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多字体字符识别的分级协同模型
被引量:
3
1
作者
王海龙
戚飞虎
任庆生
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第2期184-187,共4页
提出了一种用于多字体字符识别的分级协同神经网络模型 .该分级模型的识别由两部分组成 :Haken的协同网络确定识别进入哪个协同子网 ;用协同子网进行具体识别 .对大量实际采集得到的多字体字符样本的测试表明 :新模型能有效地提高协同...
提出了一种用于多字体字符识别的分级协同神经网络模型 .该分级模型的识别由两部分组成 :Haken的协同网络确定识别进入哪个协同子网 ;用协同子网进行具体识别 .对大量实际采集得到的多字体字符样本的测试表明 :新模型能有效地提高协同神经网络对多字体字符的识别率 ,但由于仍保留了识别速度快的特点 ,所以新模型适用于实时的光学字符识别应用 .对加噪字符的识别试验表明该模型具有很好的鲁棒性 .
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关键词
协同神经网络
多字体字符识别
分级协同模型
协同子网
光学字符识别
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职称材料
多字体字符识别的协同模型
被引量:
3
2
作者
王海龙
戚飞虎
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第11期19-20,108,共3页
提出了一种新的用于多字体字符识别的神经网络模型一协同模型,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...
提出了一种新的用于多字体字符识别的神经网络模型一协同模型,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,该模型能对训练样本集取得100%的识别率,对多字体字符测试样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.
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关键词
协同神经网络
多字体字符识别
光学字符识别
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职称材料
一种有效的多字体印刷字符识别系统实现
被引量:
1
3
作者
赵全友
潘保昌
+2 位作者
姚锦秀
郑胜林
陈箫枫
《重庆邮电学院学报(自然科学版)》
2005年第4期451-455,共5页
提出了一种基于神经网络和浮动模板的多字体印刷字符识别方法。在研究大量的多字体印刷字符图像后,给出了一种有效的预处理方法,并在综合抽取宏观特征与微观特征后,送入神经网络的浮动模板法分类器进行识别。实验证明该方法具有相当高...
提出了一种基于神经网络和浮动模板的多字体印刷字符识别方法。在研究大量的多字体印刷字符图像后,给出了一种有效的预处理方法,并在综合抽取宏观特征与微观特征后,送入神经网络的浮动模板法分类器进行识别。实验证明该方法具有相当高的识别率,应用前景十分广泛。
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关键词
多字体识别
预处理
特征提取
神经网络:浮动模板法
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职称材料
手写多字体藏文古籍文本检测方法研究
被引量:
4
4
作者
芷香香
高定国
《高原科学研究》
CSCD
2022年第2期89-101,共13页
为更好利用和挖掘藏文古籍文献内容,文章首先研究了手写藏文古籍文本的特点,按照其字形大小构建了3种数据集;其次采用PSENet、PixelLink、PANNet 3种基于分割的深度学习文本检测算法对多种字体的手写藏文古籍文本进行了检测;再评估了3...
为更好利用和挖掘藏文古籍文献内容,文章首先研究了手写藏文古籍文本的特点,按照其字形大小构建了3种数据集;其次采用PSENet、PixelLink、PANNet 3种基于分割的深度学习文本检测算法对多种字体的手写藏文古籍文本进行了检测;再评估了3种算法对手写藏文古籍文本的检测性能,分析了3种算法检测多种手写藏文古籍字体和字形大小的效果,指出了在同库实验中PSENet和PANNet性能优于Pixel⁃Link,跨库实验中PixelLink性能优于PSENet和PANNet。
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关键词
藏文古籍
多字体
文本检测
PSENet
PixelLink
PANNet
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职称材料
题名
多字体字符识别的分级协同模型
被引量:
3
1
作者
王海龙
戚飞虎
任庆生
机构
上海交通大学计算机科学与工程系
出处
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第2期184-187,共4页
基金
国家自然科学基金!资助项目 (6 9772 0 0 2 )
文摘
提出了一种用于多字体字符识别的分级协同神经网络模型 .该分级模型的识别由两部分组成 :Haken的协同网络确定识别进入哪个协同子网 ;用协同子网进行具体识别 .对大量实际采集得到的多字体字符样本的测试表明 :新模型能有效地提高协同神经网络对多字体字符的识别率 ,但由于仍保留了识别速度快的特点 ,所以新模型适用于实时的光学字符识别应用 .对加噪字符的识别试验表明该模型具有很好的鲁棒性 .
关键词
协同神经网络
多字体字符识别
分级协同模型
协同子网
光学字符识别
Keywords
synergetifc neural network
multifont
character recognition
hierachical synergetic model
synergetic subnetwork
optical character recognition(OCR)
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
多字体字符识别的协同模型
被引量:
3
2
作者
王海龙
戚飞虎
机构
上海交通大学计算机科学与工程系
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000年第11期19-20,108,共3页
基金
国家自然科学基金资助项目(69772002)
文摘
提出了一种新的用于多字体字符识别的神经网络模型一协同模型,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,该模型能对训练样本集取得100%的识别率,对多字体字符测试样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.
关键词
协同神经网络
多字体字符识别
光学字符识别
Keywords
Synergetic neural network
multifont
character recognition
OCR
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种有效的多字体印刷字符识别系统实现
被引量:
1
3
作者
赵全友
潘保昌
姚锦秀
郑胜林
陈箫枫
机构
广东工业大学信息工程学院
出处
《重庆邮电学院学报(自然科学版)》
2005年第4期451-455,共5页
文摘
提出了一种基于神经网络和浮动模板的多字体印刷字符识别方法。在研究大量的多字体印刷字符图像后,给出了一种有效的预处理方法,并在综合抽取宏观特征与微观特征后,送入神经网络的浮动模板法分类器进行识别。实验证明该方法具有相当高的识别率,应用前景十分广泛。
关键词
多字体识别
预处理
特征提取
神经网络:浮动模板法
Keywords
multifont
character recognition
preprocessing
feature extracting
neural network
floating mask method
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
手写多字体藏文古籍文本检测方法研究
被引量:
4
4
作者
芷香香
高定国
机构
西藏大学信息科学技术学院
出处
《高原科学研究》
CSCD
2022年第2期89-101,共13页
基金
国家自然科学基金项目(62166038)
西藏大学研究生高水平人才培养计划项目(00060701).
文摘
为更好利用和挖掘藏文古籍文献内容,文章首先研究了手写藏文古籍文本的特点,按照其字形大小构建了3种数据集;其次采用PSENet、PixelLink、PANNet 3种基于分割的深度学习文本检测算法对多种字体的手写藏文古籍文本进行了检测;再评估了3种算法对手写藏文古籍文本的检测性能,分析了3种算法检测多种手写藏文古籍字体和字形大小的效果,指出了在同库实验中PSENet和PANNet性能优于Pixel⁃Link,跨库实验中PixelLink性能优于PSENet和PANNet。
关键词
藏文古籍
多字体
文本检测
PSENet
PixelLink
PANNet
Keywords
Tibetan ancient books
multifont
text detection
PSENet
PixelLink
PANNet
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多字体字符识别的分级协同模型
王海龙
戚飞虎
任庆生
《上海交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
3
下载PDF
职称材料
2
多字体字符识别的协同模型
王海龙
戚飞虎
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2000
3
下载PDF
职称材料
3
一种有效的多字体印刷字符识别系统实现
赵全友
潘保昌
姚锦秀
郑胜林
陈箫枫
《重庆邮电学院学报(自然科学版)》
2005
1
下载PDF
职称材料
4
手写多字体藏文古籍文本检测方法研究
芷香香
高定国
《高原科学研究》
CSCD
2022
4
下载PDF
职称材料
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