【摘 要】
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该文主要研究有限制手写体汉字的分类识别问题.由于汉字数目庞大,这里采用多极策略旨在减少存储量.粗分类的特征提取中给出了一组新的模板来提取四叉点特征,使四叉点特征提取
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该文主要研究有限制手写体汉字的分类识别问题.由于汉字数目庞大,这里采用多极策略旨在减少存储量.粗分类的特征提取中给出了一组新的模板来提取四叉点特征,使四叉点特征提取的准确度明显提高;在提取结构特征时,提出了一种利用汉字的连通域并结合模糊判断的方法来划分汉字结构的算法;粗分类的分类算法采用了自组织特征映射(SOM)和模糊C均值(FCM)算法相结合的模糊聚类算法,其结合了SOM和FCM的优点,克服了SOM的弱点.在细分类中,采用了基于波变换和弹性网络相结合的四方向分解策略,通过与传统的与(AND)、或(OR)分解策略相比较,表明该方法是很有效的算法.同时,对汉字中的形似汉字进行了研究,总结出了几种常用形似汉字的区分方法.
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