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多字体字符识别的协同模型 预览 被引量:2

Synergetic Model of Multifont Character Recognition
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摘要 提出了一种新的用于多字体字符识别的神经网络模型-协同模型,同时提出了一种新的迭代的协同学习算法,该算法将误识率最高的模式的误识样本作为反馈量来修正原型模式。对大量实际采集所得的多字体字符样本的测试表明,该模型能对训练取得100%的识别率,对多字体字符测试亲本的识别也能取得很高的识别率(98.2%),而且识别速度很快,适用于实时的OCR应用。另外,对加噪字符的识别试验表明该模型具有很好的鲁棒性。 A neural network modal named synergetic model for multifont character recognition is proposed in this paper. At the same time, a new iterative learning algorithm. which modiifies prototype patterns using samples whose recognition rate is the lowest in one loop. The test on the many samples from real applicatioo shows: new model can achieve. 100% recognition rate during training, and tan achieve 98.2% recognition rate in real application. Moreover, its recognition is very quick and fits real-time OCR applicatious. Additionally, the test on noise samples shows the new modal bas strong robustness.
作者 王海龙 戚飞虎 WANG Hailong, QI Feihu. (Computer Sciepce and Engineering Department, Shanghai Jiaotoug University, Shanghai 200030)
出处 《计算机工程》 EI CAS 北大核心 2000年第11期 19-20,108,共3页 Computer Engineering
基金 国家自然科学基金资助项目!(69772002)
关键词 多字体字符识别 协同模型 模式识别 神经网络 Synergetic neural network Multifont character recognition OCR?
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献4

  • 1杨家本(译),协同计算机和认知.神经网络的自上而下方法,1994年 被引量:1
  • 2Wang Feiyue,Robot Comput Integr Manuf,1993年,10卷,6期,445页 被引量:1
  • 3吴大进,协同学原理和应用,1988年 被引量:1
  • 4李金宗,模式识别导论,1994年 被引量:1

共引文献13

同被引文献7

引证文献2

二级引证文献1

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