

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、手寫體漢字識別和生成一直是模式識別領(lǐng)域的一大難題,對手寫體漢字識別的研究有助于提出解決模式識別一些基本問題的方法,手寫體漢字生成的研究則有助于手寫體識別的研究。用生成的手寫體字符可以為機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別提供大量的訓(xùn)練樣本,還可以用合成的字符生成個性化文檔。 現(xiàn)有的關(guān)于字符生成的算法大部分都是關(guān)于英文字符,但這些算法都不適合漢字的生成。本文通過兩個方面對漢字合成進(jìn)行分析,一是用英文字符的方法即形狀統(tǒng)計的方法進(jìn)行漢字合成,具體包括了
2、三個方面:漢字形狀的變化表示、漢字筆劃的形狀表示和筆劃、部首的空間結(jié)構(gòu)統(tǒng)計。 另一方面是基于漢字層次模型的合成方法,通過漢字的三層等級表示將漢字分解為基本的部件。這些基本部件形成筆劃和部首數(shù)據(jù)集合。在合成過程,我們運(yùn)用基于小波變換的特征提取方法選取合適的筆劃和部首作為候選。并且我們從漢字的結(jié)構(gòu)特征出發(fā)提出了一些漢字的“美學(xué)約束”。在組合過程中我們運(yùn)用遺傳算法來搜索符合“美學(xué)約束”的最優(yōu)結(jié)果。具體內(nèi)容包括四個方面:漢字的三層等級表
3、示模型、漢字的“美學(xué)約束”定義、基于小波分解的特征提取、基于遺傳算法的最優(yōu)搜索。具體為: (1) 漢字的三層等級表示模型 大部分得漢字是由一些基本的筆劃和部首組成,本文將漢字分解成“ ”三層模型。 (2) 漢字的部件之間的關(guān)系 從漢字的結(jié)構(gòu)性質(zhì)出發(fā),我們定義了一些符合漢字特性的“美學(xué)約束”,并將這些“約束”量法。并在搜索過程中搜索符合這些“約束”的漢字。 (3) 基于小波分解的特征提取 本文引入小波變換,并利用小
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 手寫體漢字識別方法研究.pdf
- 自由格式手寫體漢字的切分方法研究.pdf
- 手寫體漢字筆跡鑒別研究.pdf
- 脫機(jī)手寫體漢字識別方法的研究.pdf
- 手寫體漢字分割的研究與應(yīng)用.pdf
- 脫機(jī)手寫體漢字識別研究.pdf
- 手寫體漢字識別技術(shù)的研究與實現(xiàn).pdf
- 基于結(jié)構(gòu)特征的手寫體漢字識別研究.pdf
- 漢字文本圖處理與手寫體漢字識別.pdf
- 脫機(jī)手寫體漢字切分算法研究.pdf
- 手寫體漢字的計算機(jī)識別研究.pdf
- 離線手寫體漢字鑒別及識別算法研究.pdf
- 手寫體漢字自動切分與識別.pdf
- 自由手寫體漢字脫機(jī)識別融合特征的研究.pdf
- 基于統(tǒng)計與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的手寫體漢字識別研究.pdf
- 基于筆段的脫機(jī)手寫體漢字識別方法研究.pdf
- 基于SVM的脫機(jī)手寫體漢字識別方法的研究.pdf
- 基于bandelet的脫機(jī)手寫體漢字識別研究.pdf
- 脫機(jī)手寫體漢字識別技術(shù)研究.pdf
- 基于稀疏表示的脫機(jī)手寫體漢字識別研究.pdf
評論
0/150
提交評論