資料介紹
隨著我國的國際地位的提升,綜合國力的提高,特別是文化軟實力的提升顯得尤為重要。而漢字作為中國悠悠五千年歷史的見證者,手寫漢字識別隨著科學技術(shù)的發(fā)展有了進一步提升的空間。不同于西方文字,漢字有其獨特的結(jié)構(gòu)特征,即是由偏旁部首組成,且漢字的數(shù)量龐大,兇此漢字識別有著必然的困難性和復雜性。鑒于光學字符識別系統(tǒng)OCR主要對印刷體漢字有著良好的識別能力:漢字識別方法有很多種,近年來,新的神經(jīng)網(wǎng)絡算法不斷被提出,對漢字識別提供了新思路。概率神經(jīng)網(wǎng)絡(PNN)是由D.F.Specht在1990年提出的。PNN吸收了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡與經(jīng)典概率密度估計原理的優(yōu)點,與傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡相比,在模式識別分類方面具有較為顯著的優(yōu)勢。本文提出了基于概率神經(jīng)網(wǎng)絡的手寫漢字識別方法。
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