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1)  handwritten Chinese character recognition
手写体汉字识别
1.
Small Set Handwritten Chinese Character Recognition Based on Integration RBF Neural Network;
基于集成RBF神经网络的小类别手写体汉字识别系统
2.
By choosing stroke and substroke as basic components to analyse the composition regularities and deformation regularities of handwritten Chinese character, two models are presented for representing the structure for handwritten Chinese character recognition: the substroke center model and the stroke relation matrix model, as the classifying criteria and methods based on models.
针对手写体汉字识别问题,选取笔段和笔划作为基元,分析手写体汉字的组成规律和变形规律,提出了两种汉字结构模型:笔段中心点模型和笔划关系矩阵模型,以及基于模型的分类依据和识别方法。
3.
According to the feature extraction of the handwritten Chinese character recognition, an improved extracting stroke plane method was proposed.
针对手写体汉字识别过程中的特征抽取,提出了一种改进的抽取笔画平面的方法。
2)  handwritten Chinese characters recognition
手写体汉字识别
1.
A system of handwritten Chinese characters recognition based on feedback structure is construc- ted.
构建一种基于反馈结构的手写体汉字识别系统。
3)  HCCR
汉字手写体识别
4)  off-line handwritten Chinese character recognition
脱机手写体汉字识别
1.
Algorithms Research on Thinning, Feature Extracting and Similar Chinese Characters Recognition for Off-line Handwritten Chinese Character Recognition;
脱机手写体汉字识别中细化、特征提取和相似字识别算法研究
2.
The proposed off-line handwritten Chinese character recognition system was composed of a feature extraction module and a recognition module.
提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块。
3.
This paper researches on feature extraction methods for off-line handwritten Chinese character recognition applied to automatic recognition of financial bills.
针对金融票据自动识别应用中的脱机手写体汉字识别进行特征提取的研究,首先提出了用Gabor特征和Zernike矩特征来分别表征汉字的局部特征和全局特征。
5)  handwritten Chinese string recognition
手写体汉字串识别
6)  online handwritten Chinese character recognition
联机手写体汉字识别
1.
In order to cope with stroke order variations , stroke number variations and large shape variations, a new online handwritten Chinese character recognition method is presented.
为了解决联机手写体汉字笔划顺序、笔划数目及笔划形状变化问题,提出了一种新的联机手写体汉字识别方法:人工神经网络(ANN)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的汉字识别方法,首先通过BP神经网络进行笔划识别,再通过笔划类型和笔划间位置关系的隐马尔可夫模型进行整字识别。
补充资料:汉字识别前处理


汉字识别前处理
Chinese character recognition preprocessing

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参考词条