免细化过程的脱机手写体汉字的动态信息提取

本文提出了一种无需细化过程的脱机手写体汉字字符的识别方法,并且提出了从脱机手写体汉字中识别动态信息的方法,从而将脱机汉字字符识别问题转变为联机识别问题。     

脱机手写体汉字字符的笔顺信息恢复

给出了一种从脱机手写体汉字字符中识别笔顺的法则——统一笔顺法则，将脱机识别问题转变为联机识别问题，利用人们熟悉的图论知识加以解决，大大提高了识别率和识别速度，也简化了识别过程．     

一种不确定性二叉树SVM的脱机手写体汉字识别研究

针对脱机手写体汉字特征复杂和类别多样的特点,基于SVM数学模型,采用了一种不确定性二叉树与SVM相结合的分类识别方法设计了一种多类分类器,该设计方法在保证识别准确率的情况下大大减少了支持向量机的数量,简化了二叉树模型,能快速辨识并删除多余的枝节,并具有一定的容错率,加快了辨识速度。实验结果表明,采用不确定性二叉树SVM设计的多类分类器有效地降低了拒识率和漏识率,保证了识别的准确率,提高了识别速度。     

基于变精度粗糙集的脱机手写体汉字识别

文章为研究脱机手写体汉字识别问题,将汉字样本及其特征向量看作是一个信息系统,采用基于β近似依赖度的属性重要度定义作为启发式信息,设计出在变精度粗糙集模型下的特征属性近似约简算法,对手写体汉字信息系统中冗余特征属性进行约简,构建出脱机手写体汉字识别决策信息系统。识别过程中采用基于加权规则置信度的规则融合方法,进一步提高了脱机手写体汉字的可识别性和正确识别率。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

基于形态学与神经网络相结合的手写体汉字识别实验系统

本文利用形态参量和神经网络相结合的方法来研究手写汉字识别。设计了一个具有学习功能的手写汉字识别实验系统，对一级汉字进行实验，给出了识别的实验结果；平均正确识别率为８６％‘并指出了存在的问题和改进的方法。     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

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.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.     

手写体汉字集成识别技术的研究

手写体汉字的计算机自动识别是一个高难度的模式识别问题,用单一识别方法难以达到理想的识别率。本首先分析了汉字识别方法的基本特点以及字符集成识别技术中存在的问题,然后结合认知科学 的研究成果,提出了手写体汉字层次集成识别的思想。     

联机手写体汉字识别方法的研究

提出了一种基于笔划的一级分类,笔划特征二 级分类的新方法来实现联机手写体汉字的识别。     

脱机手写汉字识别中笔段提取算法研究

基于目前细化和特征点提取的实现方法,提出了改进的分组细化方法和远端拐点法。改进的分组细化法能够在细化过程中,根据分组数标记字符图像中分叉点的类型,为后续的拐点提取做准备。给出了一种快速提取汉字拐点的方法远端拐点法。实验结果表明,该方法能够较好地提取笔段,特征点提取的正确率达到98.6％。     

应用人工智能技术在线识别相似手写体汉字

提出了一种应用汉字符知识和人工智能技术的在线识别相似手写体汉字的系统。该系统的参考模板，由启发式知识来阐述。知识由系统所设计的知识基元组成；匹配是利用问题归约策略、象匹配一样的目标驱动推理以及用“与”、“或”树查找法，使匹配识别得到实现。     

少数民族汉语阅读题库设计

少数民族汉语阅读题库为中央民族大学“十五”“211”工程建设项目终结成果之一。阅读题库建设依据两大原则设计：入库题目主要用于水平测试，兼用于成绩测试；主要依据MHK二级、三级阅读考试题型设计。文章介绍了入库题目的性质标记厦系统功能。     

非限定手写汉字的分割研究

分析目前手写汉字分割研究的几种有效方法，在此基础之上提出了针对非限定手写汉字分割的多层投影算法。通过对经典投影方法的补充和扩展，建立算法的基本模型，编写相应的程序，应用于支票校验系统当中。实际的金融支票大写汉字识别实验结果证实所提出的算法的有效性。     

基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别

基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别模型,提出一种从手写体汉字骨骼图像上提取分叉点的有效改进算法,保证笔划提取的可靠性,并直接从笔划结构上计算统计识别特征矢量;采用主向量空间的非对称参数分布模型计算距离测度．实验表明,基于笔划方向特征和非对称分布的统计识别模型具有优良的识别性能．     

少数民族对中华文明的贡献

中华文明是中华民族大家庭所有成员共同创造的。少数民族作为中华民族的组成部分，在中华文明的发生、发展和繁荣过程中，无论政治、经济、科技还是文化艺术诸方面，都做出了重要的贡献。     

基于镜像学习和复合二次距离的手写汉字识别

为解决手写汉字识别中的相似字混淆问题,提出了一种基于镜像学习和复合二次距离的识别算法,提高现有的二次分类器对相似汉字的鉴别能力。该算法为识别置信度较低的训练样本生成镜像虚拟样本,通过迭代训练来调整易混淆字符类别间的分类界面,并对二次分类器给出的候选字使用复合二次距离进行两两鉴别,以减少识别错误。在HCL 2000样本库上的实验表明,该算法能有效提高手写汉字识别的性能,测试集上的误识率下降了20%。     

桂西北少数民族专题数据库建设研究

桂西北少数民族专题数据库是图书馆特色馆藏的重要组成部分,重点阐述了桂西北少数民族专题数据库建设的现状、意义、内容及实施过程,旨在通过专题数据库的构建,拓展图书馆的服务范围,为教学、科研提供详实的数据参考。     

手写体信函地址汉字切分

目前多数汉字识别系统仍基于单个汉字的逐个识别,因此对字符进行有效的切分,是离线汉字识别的一项重要工作,根据汉字手段写体的特点,在方差最小原理基础下,提出多步切分算法（粗分－细分－合并）和穿越算法,首先根据字段间间隔,用最小距离聚类的方法,得到5组粗分结果,从中选出最接近理想的一种,用改变类间距离和穿越算法,对较宽的字段进行细分,最后将过细的分割部件合并成一个完整的字,对现场采集的3000封信函进行切分,单字正确率可达90．8％。     

MLDA+LDA:手写汉字识别中一种两级LDA分类方法

线性判决分析(lineardiscriminateanalysis,LDA)作为一种经典线性工具已经被广泛地运用在各种模式识别问题中,为了降低参数估计误差对于LDA性能的影响,我们提出了一种改进的线性判决分析(modi-fiedlineardiscriminateanalysis,MLDA)算法,并运用到手写汉字识别中,使得识别率有所提高。在此基础上,针对大类别的汉字识别问题,提出了两级LDA的手写汉字识别方法,即MLDA LDA。在对GB2312—80的1034个汉字类别的350套手写样本的实验表明,这个两级LDA识别策略针识别率较最小距离分类器有着3.77%的提高,较LDA 最小距离分类方法有1.71%的提高,表明方法的有效性。     

计算机汉字识别和静态手写汉字签名鉴定技术综述

经过训练、高质量的摹仿手写汉字签名给文件检验工作者提出了挑战,使传统的特征比对方法显得力不从心,据此本文提出采用计算机进行精确、快速的静态手写汉字签名鉴定。对于静态手写汉字签名鉴定,如何选择良好的特征和对选择的特征进行描述,使描述后的特征具有相对的稳定性,特征描述模型很好地反映书写者的生物特征而不是汉字本身的内容,是计算机静态手写汉字签名鉴定问题首先要解决的问题。     

我馆中文期刊回溯建库工作实践

期刊数据库是图书馆文献资源数据库的重要组成部分,也是图书馆文献服务体系建设的核心部分.为了更好地为读者服务,中文期刊的回溯建库工作势在必行.笔者详细介绍了长春师范学院图书馆中文期刊回溯建库的一整套方法,在陈述回溯建库过程的同时,也提出了在建库中若干应值得注意的问题.