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題名 | 穩定度學習和兩階段分類用於光學中文文字識別系統 |
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作者姓名(中文) | 林彰鏗; 鄭伯順; | 書刊名 | 電信研究 |
卷期 | 20:1 1990.03[民79.03] |
頁次 | 頁85-93 |
專輯 | 光學中文文字識別專輯 |
分類號 | 312.74 |
關鍵詞 | 中文; 文字; 光學; 識別; |
語文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本文利用兩階段之分類法則以加快光學中文文字識別系統之辦認速度並提高系統之正確辦認率。在學習過程經由特徵之穩定度分析由特徵空間內找出部份較穩定之特徵做為第一階段分類之用。第二階段再用全部特徵做進一步的辦認可得到最可能正確的結果。本文採用了網格特徵與周邊特徵,對5401常用印刷字體做測試,辦認率可達99.45%,非常具實用性。 |
英文摘要 | This paper describes an efficient algorithm for optical Chinese character recognition. High recognition rate and fast matching algorithm are the main objectives of Optical Character Recognition (OCR) system. A feature stability estimation and a two-stage classification approaches are proposed here to achieve these objectives, especially in the implementation of Chinese character recognition. |
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