基于凸包像素比特征的粘连汉字切分

• 作者: 马少平 魏湘辉
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人工智能 模式识别 粘连汉字 汉字切分 背景细化 凸包
• 年，卷（期）: 2005,（1）
• 页码范围: 91-97
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4375字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2005.01.014

摘要

汉字切分正确与否直接影响了汉字识别系统的识别率,粘连汉字则是切分中的难点.本文将基于背景细化的切分方法应用于<四库全书>的两字符粘连汉字数据集,并针对其中切分路径选择问题,提出了一种新特征-凸包像素比,反映了在不同切分路径下汉字结构变化的特性.实验结果表明该特征对多种分类器均能有效地提高切分路径选择的正确率.其中在使用基于高斯混合模型分类器时取得了88.6%正确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马少平	智能技术与系统国家重点实验室清华大学计算机科学与技术系	10	96	5.0	9.0
2	魏湘辉	中国科学院软件研究所	2	30	2.0	2.0