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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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通过对模式识别系统的简要评述,对近年来几种基本的模式识别方法进行了总结,并对模式识别在汉字识别方面的应用原理作了介绍。 相似文献
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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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电子计算机广泛应用于信息处理中,有极强的算术和逻辑运算能力,有极高的运算速度、精确度和可靠度。但是,它的形象思维能力与人相距甚远。如果计算机具备了模式识别能力,人们就可以使用机器来执行感知任务。文章运用了人工神经网络,模式识别的方法及原理,以Matlab软件作为平台来探讨应用神经网络对汉字进行识别。并通过对汉字样本图象采集输入,汉字图象二值化,行字切分,十进制存储等预处理,分别在有、无干扰的情况下对汉字进行识别,从而评价其性能的优劣。 相似文献
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模式识别(Pattern Recognition)又称图形识别,就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读。通常把环境与客体统称为"模式"。随着计算机技术的发展,人类有可能研究复杂的信息处理过程。信息处理过程的一个重要形式是生命体对环境及客体的识别。对人类来说,特别重要的是对光学信息(通过视觉器官来获得)和声学信息(通过听觉器官来获得)的识别。这是模式识别的两个重要方面。模式识别研究主要集中在两方面,一是研究生物体(包括人)是如何感知对象的,属于认识科学的范畴,二是在给定的任务下,如何用计算机实现模式识别的理论和方法。本文主要阐述了模式识别的基本原理、方法及各种技术,以及在相关领域的应用,并且对模式识别领域的前景做出展望。 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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运用模糊数学的概念和方法对具有模糊性的观测结果进行处理和识别,构成了模糊模式识别的基本内容。本课题着重研究瞬态模糊模式识别、连续语音模糊识别、视觉识别、遥感图象高精度分类等,旨在提供新的识别方法,开辟新的研究途径,为上述一批模式识别问题勾画出一新的实用化理论框架。作为一门交叉学科,它的突破对人工智能、自动控制、信号处理等研究领域都有很大的推动作用,对机器智能问题的解决具有重要的理论和实际意义,在军事上和国民经济建设中都会有广泛的应用前景。本课题是国家自然科学基金委员会重大项目“模糊信息处理与机器智能”的课题之一。本文介绍了本课题实施近二年半来取得的成果和今后的研究计划。 相似文献
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模式识别应用相当广泛,是科学研究计算机与相关专业的重要依据。模式识别方法逐渐替代了传统的目测放电谱图判别方式,能够有效识别局部放电,并能提高局部放电识别的科学性。 相似文献
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基于RBF神经网络的数字图像识别方法在交通检测中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文介绍了数字图像处理与模式识别在交通的应用领域及其重要意义,针对传统图像处理算法以及BP神经网络对数字图像识别存在的缺陷,提出了一种以RBF神经网络为识别模型的数字图像模式识别方法。通过Matlab仿真结果表明:该方法具有识别率高、识别速度快等优点,在交通检测领域具有广阔的应用推广前景。 相似文献
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模式识别是人类的一项基本智能,同时它也是一门主要利用统计学、概率论、计算几何、机器学习、信号处理以及算法的设计等工具从可感知的数据中进行推理的学科。它与统计学、心理学、语言学、计算机科学、生物学、控制论等都有关系,它与人工智能、图像处理的研究有交叉关系。模式识别的分类问题是根据识别对象特征的观察值将其分到某个类别中去。统计决策理论是处理模式分类问题的基本理论之一,它对模式分析和分类器的设计有着实际的指导意义。贝叶斯(Bayes)决策理论方法是统计模式识别中的一个基本方法,用这个方法进行分类时要求:a.各类别总体的概率分布是已知的;b.要决策分类的类别数是一定的。在连续情况下,假设对要识别的物理对象有d种特征观察量,这些特征的所有可能的取值范围构成了d维特征向量。这些假设说明了要研究的问题有c个类别,各类别状态用来表示,i=1,2...,c;对应于各个类别出现的先验概率P()及类条件概率密度函数是已知的。如果在特征空间已观察到某一向量,就是d维特征空间上的某一个点,那么应如何把分类,就是本文所要讨论的问题。 相似文献
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７０年代我从基础数学转到信息科学领域,１９７８年开始模式识别研究。１９７９年到１９８０年相继提出了用于癌细胞识别的形状特征和树分类器设计方法,是我国模式识别方面在国际上发表的较早成果之一。随后,我又系统地建立了一类适于景物分析且句法 相似文献
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对于中国人来说,使用计算机一个主要的障碍就是汉字的输入问题。目前这个问题已经在一定程度上得到了解决。从总体上看,汉字输入技术可以分为三类:键盘输入、语音输入和汉字识别。所谓汉字识别,简单的说,就是将汉字从图像形式变为计算机内部编码的过程。从学科分类上说,汉字识别属于模式识别学科领域,属于超多类模式集合的分类问题,是文字识别领 相似文献
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光学模式识别是模式识别的一个重要分支,它以光学相关与数字处理相结合的方式实现对图像信号的处理与识别,具有光速运算、高速并行处理、高分辨率的突出优点。本文根据光学匹配滤波的理论,用Matlab软件模拟了光学模式识别,得到了与理论一致的结果。 相似文献
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协同神经网络是Haken提出的一种模式识别方法。本文在分析经典Haken协同神经网络的关键技术问题的基础上,提出了一种改进的协同神经网络新算法,并将改进的新算法应用于某高速公路地层断面信息识别问题上,与实际地层断面对比校验,表明网络的识别性能比经典Haken协同神经网络有较大的改进和提高。 相似文献
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模式识别在生物信息学研究中占有很重要的地位生物的奥秘都隐藏在基因或者蛋白质序列里，而序列信息的规律可通过引入的模式识别方法来找到．本文介绍了几种在当今生物信息学领域应用得最广泛．取得识别效果最好的模式识别方法． 相似文献