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汉字识别属于模式识别的范畴。通常的汉字识别方法可分为两类：一是基于汉字结构（笔画特征）的结构识别;一是基于汉字统计特征的统计识别。但他们各有优缺点。本文主要探讨了目前主要的车牌汉字识别方法,为汉字识别的实际应用打下基础。 相似文献
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汉字识别是模式领域最富挑战性又极具应用前景的研究课题之一。本文分析了汉字识别技术的识别原理,介绍了汉字识别中统计模式识别的特征种类和识别方法。 相似文献
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介绍了一种基于机器学习的手写汉字识别方法。针对写汉字的特点，选择并提取了横竖笔划特征、用边特征、结构划分特征、分区特征点、黑点重量等作为分类特征。在分类策略中采取了先粗分类后细分类的多级分类方法．并将决策树算法ID3成功地应用到分类策略中，在识别中利用决策树引导特征提取。减少了特征提取的数量，从而大大提高了识别速度。 相似文献
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从学科上来说,汉字识别属于模式识别与图像处理的范畴,还涉及到人工智能、形式语言与自动机、统计决策理论、模糊数学、信息论、语言文字学、计算机科学等学科,是一门综合性技术科学。由于汉字的个数很多,汉字识别是最困难的一种文字识别,它常常被看作有意义的多类模式识别研究课题。汉字识别的基本过程包括汉字输入、预处理、特 相似文献
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车牌中使用的汉字固定,且数量很少,并且其中的汉字字体均有国家标准确认,结合此特点提出了一种根据汉字投影图的综合特征来识别车牌中汉字的方法。利用汉字图像在横纵座标,倾斜座标的投影图等特征,通过投影特征匹配的办法,有效、高速地识别车牌中的汉字。 相似文献
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汉字,承载并传播文化,是人类的主要语言之一,这种符号的基础形式便是图像,也可以说是图形。所以汉字本身就具有符号化特征。信息的传播过程是其符号化过程,使文字最终成为一种符号。文字在信息传达的过程中体现了图形的符号化特征。汉字图形符号化具有自己的特征,即象形性、象意性、纹化性。 相似文献
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针对当前车辆识别算法,由于传统的特征提取车牌识别方法,直接通过图像的灰度特征进行车牌识别,当外界光线不足时,图像灰度特征不明显而不能准确识别相似字符,造成车牌误识别的问题.提出了一种改进的神经网络算法的车牌识别系统.通过建立汉字网络、字母数字网络找出相似字符之间的差异进行识别,实验表明,这种识别算法实现简单,识别准确率高. 相似文献
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人脸表情识别是指通过面部表情特征的计算,实现表情的分类.研究了基于面部运动特征的表情识别方法,提出基于神经网络的表情识别方法.该方法提出一种基于多层BP神经网络进行表情分类的方法,其特征提取利用脸部运动编码系(FACS)进行;训练BP网络作为依据运动特征进行表情分类的判别方法.实验表明分别时上下半边脸的运动单元(AU)进行训练和测试,取得了较好的识别效果. 相似文献
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本文在预处理的基础上提取出笔段特征,然后提取出部首,按照部首查字法的思想对部首和剩余的部分进行识别并给出最终的识别结果．在提取部首的时候对于对没有连笔的采用各静态分割的方法,对有连笔的提出基于笔段的的部首的动态组合算法。由于汉字切分成笔段以后连笔与不连笔没有太大的区别,所以能在一定程度上解决连笔这个手写体识别中的难点。 相似文献
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本文综述了语音文本中标点符号识别的相关概念和基于句法—语义规则以及基于语料库和统计语言模型的主要识别方法,并介绍了几个典型的标点符号识别系统。最后,指出了有待进一步研究的关键性问题。 相似文献
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面部识别被认为是生物特征识别领域甚至人工智能领域最困难的研究课题之一,如何进行好面部识别工作对于生活、生产都有着十分重要的意义。本文提出一种基于特征点提取的面部识别方法,在得到已知图像和待识别图像以后,先对其进行边缘提取和点特征提取,然后基于提取的特征点进行灰度模板匹配,通过图像匹配的结果对图像进行识别。 相似文献
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基于改进神经网络的图像生物特征识别方法 总被引：2，自引：0，他引：2
在图像的固定生物特征识别过程中,传统的识别方法针对像素质量不高的问题,很难建立完整的寻优计算过程,识别效果不好。提出基于改进神经网络算法的图像特征识别方法。通过量子计算对神经网络进行优化,优化神经网络在特征识别中的阀值确定过程,完成图像识别。实验结果表明,利用改进的算法进行图像特征识别,能够极大的提高生物特征识别的准确性,扩展了应用的范围。 相似文献
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本文主要介绍“汉字万用数码输入法”和“汉字母体快速识字法”,它们科学解决了我国汉字识字和打字的两大难题,有利于汉字在国内外的快速传播,为世界“中文热”添上一把旺火。 相似文献