作　　者： ; ; ; ;

机构地区： 华南理工大学电子与信息学院电子与通信工程系

出　　处： 《计算机工程与应用》 2004年第11期55-56,141,共3页

摘　　要： 手写体汉字识别技术中如何解决复杂的大类别识别问题,是汉字识别中的一个难点。该文介绍了基于笔划的手写体汉字特征抽取方法,提出了一种基于预分类的神经网络汉字识别方法,该方法用一个传统的距离分类器先对汉字进行预分类,神经网络根据预分类结果进行有选择的训练和识别,能有效解决神经网络大类别模式识别中的训练和分类问题,学习时间很短,识别效果较理想。 The main diffi cu lty in HCCR is how to deal with large number of catalogs.This paper provides th e HCC feature extraction,proposes the neural method based on pre-classifier,w hich trains and recognizes the HCC according to the result from the traditional distance-classifier.Experiments show that this method can classify large numb er of catalogs well,short learning time ,high efficiency.

关 键 词： 手写体汉字识别 特征抽取 神经网络

领　　域： [自动化与计算机技术] [自动化与计算机技术]