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针对表格中常用的印刷体汉字提出了一种识别方法，并设计与实现了基于该方法的印刷体汉字识别系统。该系统首先对输入的汉字图像预处理，得到格化的汉字图像；然后利用汉字图像的面积进行第1级中心提取粗分类；再利用人工神经网络技术进行第2级粗分类，以减少候选字个数，提高识别速度；最后，利用汉字的笔划特征作最终细判识别，并给出识别结果汉字。该系统的正确识别率达98％以上，识别速度为3字／s。该方法中结合了传统模式识别技术和神经网络技术，克服了不稳定性和不准确性，故适应性较强。