【摘 要】
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根据离线字符识别系统的一般流程,该文介绍了手写体数字的预处理模块和特征提取方法,传统的基于模式识别方法的数字识别算法和基于人工神经网络的数字识别算法.笔者在进行了
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根据离线字符识别系统的一般流程,该文介绍了手写体数字的预处理模块和特征提取方法,传统的基于模式识别方法的数字识别算法和基于人工神经网络的数字识别算法.笔者在进行了大量样本测试的基础上,提出了一种强鲁棒性的手写体数字识别算法--二分判定算法(binary decision tree algorithm),这是该文最具创造性的部分.该算法具有以下显著的特色:一是采用多个分类器有机组合的方法进行识别;二是该算法的分层判决机构极大地提高了系统的识别率和鲁棒性;三是利用基于人工神经网络的数字识别算法提高了系统的识别率并降低了拒识率.该文在综合了各级模块--预处理模块(定位、分割、平滑、规范化、细化等)、特征抽取模块、识别模块、易混字符的处理模块的基础上,建立了一个初步实用化的离线手写数据表格识别系统--HNRS(handwritten numeral recognition system,简称 HNRS),该系统对有宽松限制的手写体数字识别率可达98%以上,且具有很强的鲁棒性.
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