计算机字符识别技术已在文档自动录入、海量表格处理、邮件自动分拣、交通和工业监控等得到了广泛应用,但是性能还远远不令人满意。计算机在非限制性手写体汉字识别和英文词句识别等方面的性能与人相比仍有较大差距。本研究的目的是在模式识别和字符识别最前沿方法的基础上,结合多种模式分类和学习方法提高手写汉字识别的精度,以推动汉字识别的进一步应用。具体方案是在采用最有效的整形变换归一化和特征提取方法的基础上,结合统
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
监管的非对称性、盈余管理模式选择与证监会执法效率?
宁南山区植被恢复模式对土壤主要酶活性、微生物多样性及土壤养分的影响
基于公众情感倾向的主题公园评价研究——以哈尔滨市伏尔加庄园为例
居住环境多维剥夺的地理识别及类型划分——以郑州主城区为例
基于细粒度词表示的命名实体识别研究
基于输出纠错编码的开集多类数据挖掘算法研究
印刷体汉字识别
非单调逻辑与汉字的辨认输入输出
级联的网络纠错编码理论的研究