清华大学电子工程系推出THOCR—97综合集成汉字识别系统

清华大学电子工程系,经过两年多的时间,研制成功了综合集成汉字识别系统,并于1997年3月22日通过国家教委的鉴定。 THOCR—97综合集成汉字识别系统(即多文种OCR以及联机和脱机手写汉字、数字识别的综合集成)是在过去十余年印刷汉字识别研究的基础上,除了在多文种、版面恢复、鲁棒性提高等印刷文本识别系统性能上有重大性突破外,还将联机手写汉字识别、脱机手写汉字文本识别。

汉字识别的新突破和新进展──THOCR-97综合集成汉字识别系统和THOCR-2000自动电子出版系统研制成功

汉字识别被公认为是最困难的模式识别问题之一，国家对此高度重视。８６３计划等项目的支持使我国汉字识别的研究和开发取得了举世瞩目的进展，对我国信息事业发展的重要影响已逐渐为世人所了解。十余年来；汉字识别研究取得了重要的成果。９０年代中后期，汉字识别的持续...

基于集成RBF神经网络的小类别手写体汉字识别系统

该文介绍了RBF神经网络的模型,讨论了RBF网络分类器的机理和特点,提出了一种集成RBF神经网络并应用于小类别手写体汉字识别系统的设计,采用了组合重心分解网格特征方法来提取汉字特征,设计了遗传进化隐层节点自生成算法用于RBF的训练。实验表明该小类别手写体汉字识别系统有很高的识别率,具有一定的实用推广价值。

一个联机识别自然手写汉字的多分类器集成系统

本文提出一种联机识别自然手写体汉字的多分类器集成模型。该模型中 ,我们把依照 0 1、WB和SO特征码设计的不同分类器进行集成 ,综合模式多种全局和局部特征 ,从汉字的多个结构层进行识别。初步实验结果为 ,识别率 98.6 %。

基于细识别的脱机手写体汉字识别的集成

目前脱机手写体汉字识别技术的细识别采用的方法有很多，如重心模糊网格法、势场特征提取法等，但每一种方法都有不足之处，不能达到很好的效果，该文提出一种不细化抽取笔划无法及综合３种识别方法的集成方案，使识别率有了很大的提高。

技术综合集成在模式识别中的应用

本文介绍了采用综合技术集成的方法，解决印刷体汉字识别系统误识率太高的重大难题，并通过集成系统的实践，证实了其技术集成优势．由于识别方法的互补效应，不仅提高了识别的正确率，而且使误识率得到大幅度的降低．采用该集成办法研制的系统，经过１００万字的实际文章的测试，系统的识别率超过９８％，误识率小于０．２％，尤其是汉字的误识率小于０．１％．

基于串/并结合机制的集成型脱机手写汉字识别方法

以综合集成方法论为基础,本文给出了一种新的集成型手写汉字识别方法。与传统的集成方法相比较,这一方法不仅保留了单分类器集成的优势,而且突破了方法机制单一的局限,通过人-机集成策略的具体实现使得基于不同机制的方法在同一系统中分工合作,在识别过程中根据遇到的情况不同,通过机制的协调变换而采用合适的方法集成协作,增强了识别方法的识别效果和适应能力。

THOCR-97鉴定意见

鉴定委员会受国家教委委托,对清华大学电子工程系研制成功的THOCR-97综合集成汉字识别系统(多文种OCR以及联机和脱机手写汉字、数字识别的集成系统)进行鉴定。(1)多功能高鲁棒性多文种印刷文本识别子系统,对汉、英、日、汉英混排、日英混排等多文种文本识别率高,具有很强的鲁棒性;可以识别各种图象格式的文档和FAX文档;可以对复杂报纸版面进行自动分析;可以进行表格的自动识别;可以对识别结果进行电子文档版面复原等,整个系统新颖,技术上有突破。(2)能同时兼容连笔和较少笔顺限制的联机手写汉字识别子系统,在联机手写汉字识别中首次提出利用模糊属性关系图FARG描述汉字,完成了一个高识别率、能识别连笔并且对笔顺限制少、可以识别国际一、二级汉字的联机手写汉字识别实用系统。该联机手写汉字识别系统在识别率及笔顺限制少和连笔字识别能力等方面有创新。(3)较高识别率的脱机手写汉字文本识别子系统,利用脱机手写汉字非线性归化和有效的特征抽取技术,较好的解决了脱机手写汉字字形变化多端的困难;

中科院院士——戴汝为

戴汝为,1932年生,云南省石屏县人。中国科学院院士,自动控制、模式识别、人工智能及思维科学研究专家。戴汝为1955年从北京大学数学力学系毕业后,在中科院力学所师从钱学森教授从事工程控制论的研究。以后一直在中科院自动化所工作,现为研究员,博士生导师。60年代。

一部集大成智慧的思维科学新著——简评《思维科学研究》

１９９８年８月，北京大学举行了“思维科学与哲学”专题研讨会，邀请了中国科学院戴汝为院士、中国系统工程学会副理事长于景元教授等十几位先生主讲，到会的数十位专家、学者展开热烈的讨论。会后，各位专家对讲稿、录音记录进行了整理加工、反复修改，又请了一些专家、...