針對傳統的數字識別方法的複雜*和侷限*，提出了基於BP神經網絡的手寫體數字識別系統。
數字識別再一次成爲分類學習的常見樣本。
爲了構建一個更自由無約束的聯機手寫輸入識別系統，旋轉無關漢字識別技術的發展極其重要。
文中對漢字識別的結構分析法和模板配比法作了較深入的闡述。
本文采用命名作業法探討在不同漢字部件亮度條件下的字頻效應、筆畫數效應及部件在漢字識別中的作用。
中文電子簽名的認*方法研究可歸屬於特定人脫機手寫漢字識別研究的範疇。
大部分數字識別的工作可以由神經網絡來完成，但最近支援向量機也被*可以在分類方面做得更好。
一款手寫數字識別系統，不錯哦！
全字識別技術僅能用於詞彙受限的有效域。
光學文字識別機是掃描機的一種，它把打字字型或印刷字型轉爲數碼資料。
本文把漢字識別歸結爲無記憶信道對離散信源的資訊傳輸模型。
將模糊特徵提取技術與區組設計前饋網絡相結合用於手寫體數字識別。
抽樣漢字識別實驗 2中 ,與模式進行匹配的模板只具有短時記憶編碼 ,因此 ,有理由認爲 :模式和模板能以不同的記憶編碼直接匹配 .
提高低質量文字圖像的識別率是現今文字識別研究的重要方向。
漢字的不同筆畫數與熟悉度是漢字識別中的重要影響因素。
這對於我們揭示漢語詞字識別的基本過程將具有一定的參考價值。
並就其工作過程和主要特點作了較詳細的敘述，還列出了多體印刷體漢字識別的初步試驗結果。
內容包括:神經網絡，手寫體文字識別，指紋識別，語音識別，人臉識別，專家系統等。
在整字識別中，聲旁的使用頻率有易化作用；
針對無指針式儀表錶盤的數字識別問題，提出了一種基於特徵提取和粗糙集特徵約簡的神經網絡數字識別方法。
將BP網絡技術和數字本身的結構特徵結合起來，提出了一種基於結構特徵分類BP網絡的手寫體數字識別新方法。
注：DS的漢字識別系統在很大程度上依靠筆順。
字大小:印刷字型的大小，用點作單位。點數制在*世紀開始使用。 在此之前，字大小分別用名字識別。例如：‘雅基’是5 1/2點；‘長派碼’是10點；‘培卡’是12點；‘大派碼’是18點等。
是酷搜網自主開發的文字識別軟件。
在聾童的漢字識別教學中應當強調以漢字筆畫數較少的字爲宜,儘量多接觸漢字,以提高他們對漢字的熟悉度,這會有助於聾童對漢字的精確掌握.
研究了人類識字的漢字編碼方案，借鑑五筆碼、四角號碼、太極碼等衆多字元選取與取碼規則的基礎上，結合仿人漢字識別系統中機器識別漢字結構的特點，提出一種十碼漢字編碼機器識別方法。
系統也可用於其他分類器的演示，對研究手寫體數字識別有一定的參考價值。
透過對神經網絡集成的理論分析，提出了一種多級神經網絡結構的手寫體漢字識別模型。
脫機手寫體漢字識別是漢字識別領域中最難的課題。
透過模擬電子錶顯示過程，提出一種基於數字字元投影特徵的快速印刷體數字識別方法。
介紹了一種針對截屏圖中數字資訊的數字識別技術。
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