结合距离分类器的神经网络手写体汉字识别

被引：2

作者：

万红梅

金连文

尹俊勋

高学

不详

机构：

[1] 华南理工大学电信学院电子与通信工程系信息处理教研室

[2] 华南理工大学电信学院电子与通信工程系信息处理教研室广州

[3] 广州

[4] 广州

来源：

计算机工程与应用 | 2004年 / 11期

基金：

广东省自然科学基金;

关键词：

手写体汉字识别; 特征抽取; 神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

手写体汉字识别技术中如何解决复杂的大类别识别问题,是汉字识别中的一个难点。该文介绍了基于笔划的手写体汉字特征抽取方法,提出了一种基于预分类的神经网络汉字识别方法,该方法用一个传统的距离分类器先对汉字进行预分类,神经网络根据预分类结果进行有选择的训练和识别,能有效解决神经网络大类别模式识别中的训练和分类问题,学习时间很短,识别效果较理想。

引用

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