1) Chinese characters order of strokes recognition
汉字笔顺识别
1.
On the basis of the coding principle about Chinese characters order of strokes, the algorithm and implementation in Chinese characters order of strokes recognition suggested in the paper.
提出了一种点阵汉字的笔顺字模的描述方法以及基于这种描述方法的汉字笔顺识别的算法和实现。
3) Chinese characters recognition
汉字识别
1.
The Research on Neural Network for Off-line Handwritten Chinese Characters Recognition;
用于脱机手写体汉字识别的神经网络的研究
2.
Chinese characters recognition is an important research field in Chinese characters cognition.
汉字识别是汉语、汉字认知研究的一个重要研究领域。
3.
SVM,The theory of small-sample statistical learning proposed by Vapnik,was used for off-line handwritten Chinese characters recognition.
提出了一种模糊统计方法的脱机手写体汉字特征提取方法,结合小波网格方法和汉字笔画密度特征方法对汉字进行特征提取,并运用支持向量机方法,通过机器学习对脱机手写汉字识别。
4) Chinese character recognition
汉字识别
1.
A fast and effective method for printed Chinese character recognition;
一种快速有效的印刷体汉字识别方法
2.
An on-line free handwritten Chinese character recognition method based on component cascaded HMMs;
基于部件HMM级联的联机手写体汉字识别方法
3.
Pattern Recognition Summary and Chinese Character Recognition Principle;
模式识别综述及汉字识别的原理
5) Chinese character identification
汉字识别
1.
The key technique in design of a micro Chinese character identification system is analyzed and studied.
分析研究了微型汉字识别系统设计中的关键技术。
2.
A design of a micro Chinese character identification system based on vision detection technology is presented,which can read the Chinese character automatically;this system captures the images of the Chinese character through a single chip digital imaging device,then sends the image signal to the DSP to process and identify the Chinese character,at last drives a speech synthesis to read it.
介绍了一种基于视觉检测技术的微型汉字识别系统的设计,配合语音装置可以实现自动朗读功能;该系统通过前端的单片微型摄像头对文字进行图像采集,然后由DSP处理器进行图像分析和汉字识别,最后通过语音合成芯片进行朗读。
6) Recognition of Chinese character
汉字识别
1.
A Software Platform Applied to Study the Recognition of Chinese Character;
用于研究汉字识别的软件平台
2.
The effect of visual angle on the recognition of Chinese characters with high frequency scores was studied with the EyeLink Ⅱ eyemovement instrument.
用EyeLinkII型眼动仪为实验设备 ,以汉字与双眼形成的视角为自变量 ,研究了视角对高频汉字识别的影响特点。
补充资料：汉字分类识别
汉字分类识别
Chinese character recognition by classification
hQnzi fsnlei ShibiG汉字分类识别(Chi~ch~ter八叉邺，itionby cl别洛ifiCation】根据某种判别准则，用统计或结构的方法，把汉字模式多维特征向量(参见汉宇识别鑫本方法)构成的特征空间划分为若干子空间的过程。 由于汉字数量巨大，汉字模式样本甚多，为提高识别速度，汉字识别通常采用两到三级分类识别方案。其中最后一级分类(通过该分类就识别出汉字)称为细分类，前面若干级分类都称为粗分类。 汉字识别分类方法的选择原则是:①分类特性好。即类内各样本距离小，类间距离大，各类重叠样本少。②分类稳定性好，抗干扰能力强。③粗分类的正确分类率和稳定性应比细分类高。④每类汉字的相关性要小，分类速度快。⑤分类特征易提取，简单，维数低。⑥粗分类要和细分类相协调。以上要求很难同时满足，分类(特别是粗分类)的稳定性和正确分类率是首先需要考虑的。 分类方法有重叠区分类、中心提取分类、判定树分类、引导树分类等。 在汉字分类时，用某种类似度(或距离)准则，把未知文字特征和字典中标准文字特征逐一比较，按相似性从大到小排序，取i位以前(包括第i位)的所有文字为一类，所得到的正确分类的文字占全部需要识别文字的百分比，称为累计分类率。第i位的累计分类率就是从第1位到第i位所得正确分类字数占全部需要识别文字的百分比。第1位的累计分类率就是识别率，第。位(n为全部需要识别文字数)累计分类率总是100%。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条