离线手写数字和汉字的自动切分和识别是计算机非键盘输入和文本处理中尚未完全解决的关键技术。本课题以应用为基本出发点,提出具有创新性的粘连手写数字和汉字的自动切分算法,如前景和背景相结合,人机交互的神经网模型,多通道融合,汉字结构和句法结构相结合等,以达到识别率高、书写限制小、具有实用性的切分效果。
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数据更新时间:2023-05-31
Ordinal space projection learning via neighbor classes representation
基于纳米铝颗粒改性合成稳定的JP-10基纳米流体燃料
Image super-resolution based on sparse coding with multi-class dictionaries
Phosphorus-Induced Lipid Class Alteration Revealed by Lipidomic and Transcriptomic Profiling in Oleaginous Microalga Nannochloropsis sp. PJ12
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