【摘 要】
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脱机手写体汉字识别因其自身的复杂性,系统的实现具有很大的困难。现有的方法,多针对小字符集。为了能在更大的字符集内实现脱机手写体汉字识别,文章结合双重特征提取方法,提
【基金项目】
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国家自然科学基金(304704591);西北工业大学基础研究基金(W018102)资助
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脱机手写体汉字识别因其自身的复杂性,系统的实现具有很大的困难。现有的方法,多针对小字符集。为了能在更大的字符集内实现脱机手写体汉字识别,文章结合双重特征提取方法,提出了将双神经网络分类器引入脱机手写体汉字识别。该方法提取汉字字符的2组特征,将2组特征输入双重神经网络进行并行训练,再经过后处理选择最优结果。将该方法与用于小字符集的SVM方法进行了比较,结果表明其识别率明显高于SVM方法,说明双神经网络在脱机手写体汉字识别中有较强的可行性和实用性。
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