基于神经网络的汉字质量量化评价模型

• 作者: 吴继伟 耿晓艳 许维胜
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 属性 质量评价 图像处理 量化 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 算法设计与分析
• 页码范围: 96-99,120
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.12
• 字数: 3391字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2014.01.0023

摘要

针对传统的汉字字库制作技术需要人工对构字结果进行大量操作，提出利用汉字的属性特征，对构字结果实现质量评价的方法。该方法首先采用图像处理技术提取能够反映汉字标准书写规则的属性，从而将汉字质量的评价准则量化；然后通过改进的三层BP神经网络进行训练，建立汉字品质的评价模型，为字体的调整提供依据，降低字库制作过程中的人工投入。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	许维胜	同济大学电子与信息工程学院	153	1846	22.0	38.0
2	吴继伟	同济大学电子与信息工程学院	23	146	5.0	12.0
3	耿晓艳	同济大学电子与信息工程学院	1	4	1.0	1.0