基于ANN的哈萨克文手写文字识别系统的研究

• 作者: 古丽拉·阿东别克 达吾勒·阿布都哈依尔
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 手写文字 哈萨克字符 平行细化 特征提取 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 225-228
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3891字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.01.070

摘要

光学字符识别系统在自动处理,人机交互,办公自动化以及商业领域中有非常广泛的应用.论文主要讨论如何结合结构方法和神经网络的技术,来实现哈萨克语手写文字识别系统的实现.该方法有以下几个优点:方法使用了基于规则(结构)的方法和分类测试;方法更加适合于像哈萨克文字一样具有较大的字符集和字符尺寸不一致的字符集;特征提取的代价较低,运行时间主要由字符尺寸和字体决定.该系统使用一个五层的人工神经网络对字符进行分类,使用10个用户的不同的手写字体进行测试,正确识别率为91%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	达吾勒·阿布都哈依尔	新疆大学信息科学与工程学院	10	60	4.0	7.0
2	古丽拉·阿东别克	新疆大学信息科学与工程学院	39	258	8.0	14.0