结合距离分类器的神经网络手写体汉字识别

• 作者: 万红梅 尹俊勋 金连文 高学
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手写体汉字识别 特征抽取 神经网络
• 年，卷（期）: 2004,（11）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 55-56,141
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2244字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.11.017

摘要

手写体汉字识别技术中如何解决复杂的大类别识别问题,是汉字识别中的一个难点.该文介绍了基于笔划的手写体汉字特征抽取方法,提出了一种基于预分类的神经网络汉字识别方法,该方法用一个传统的距离分类器先对汉字进行预分类,神经网络根据预分类结果进行有选择的训练和识别,能有效解决神经网络大类别模式识别中的训练和分类问题,学习时间很短,识别效果较理想.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹俊勋	华南理工大学电信学院电子与通信工程系信息处理教研室	118	876	12.0	25.0
2	高学	华南理工大学电信学院电子与通信工程系信息处理教研室	14	470	8.0	14.0
3	金连文	华南理工大学电信学院电子与通信工程系信息处理教研室	63	1553	20.0	38.0
4	万红梅	华南理工大学电信学院电子与通信工程系信息处理教研室	3	27	3.0	3.0