《汉字识别 原理.方法与实现》求取 ⇩

第一章绪论1

1-1 汉字识别与汉字输入1

1-2 汉字识别的问题与困难3

1-3 汉字识别系统的构成和识别方法5

1-4 汉字识别技术的现状与展望7

参考资料10

第二章汉字集合及其属性12

2-1 引言12

2-2 笔划与笔段13

2-2-1 笔划13

2-2-2 笔段15

2-3 部件19

2-3-1 部首19

2-3-2 字根20

2-4-1 字型22

2-4 单字——字型、字体与字号22

2-4-2 字体23

2-4-3 字号27

2-5 汉字字量28

2-6 汉字的字频与词频30

2-6-1 字频31

2-6-2 词频33

参考资料37

第三章模式识别的理论和方法38

3-1 模式、模式样本和模式识别38

3-2 模式识别的统一熵理论40

3-2-1 问题的提出40

3-2-2 模式识别信息系统中引入的熵定义41

3-2-3 模式识别的信息系统(或熵系统)46

3-2-4 学习和识别过程的熵变化48

3-2-5 决定模式识别性能的信息参量49

3-2-6 利用统一熵理论指导模式识别系统设计的举例51

3-3 统计模式判决理论(一)——两类模式分类问题54

3-3-1 最小误识概率的Bayes判决准则54

3-3-2 Bayes分类判决的误识概率58

3-3-3 特征矢量为N维独立随机变量时Bayes判决的误识概率61

3-4 统计模式判决理论(二)——多类模式分类问题63

3-4-1 最大后验概率多类分类器66

3-4-2 距离测度分类器67

3-4-3 多类分类器误识概率分析70

3-5 模式识别系统的特征选择和提取75

3-5-1 特征有效性的信息量度75

3-5-2 与误识概率界限有关的特征选择准则78

3-5-3 正态分布特征矢量的选择81

3-6 树分类器81

3-6-1 利用统计判决理论设计树分类器85

3-6-2 树分类器的性能分析89

参考资料94

第四章印刷体汉字的单字识别96

4-1 引言96

4-1-1 汉字识别的问题和困难96

4-1-2 识别方法和识别系统的构成98

4-2 关于分类特征的一般考虑99

4-3 模板法102

4-4 投影-变换系数法106

4-5 基于统计量的网格特征、外围特征和笔划方向特征109

4-5-1 基于像素数量的粗网格特征与外围特征109

4-5-2 基于笔划方向的统计特征110

4-6 多重相似度法(MSM)113

4-6-1 笔划复杂性指数(Complexity index)114

4-6-2 四周面积编码(Surrounding area code)116

4-6-3 多重相似度(Multiple Similarity Method)117

4-7 特征点法121

4-8 结构特征——边框与局部特征123

4-8-1 选用结构特征的一些考虑124

4-8-2 提取结构特征的方法127

4-9 汉字的属性关系图描述129

4-9-1 汉字的属性关系图描述130

4-9-2 汉字属性关系图的畸变模型132

4-9-3 基于汉字ARG描述提取部首特征的方法134

4-10 汉字的约束-连接图描述137

4-10-1 以笔段为基元的笔划模型及单字结构描述137

4-10-2 CCG的距离和协同的松弛迭代算法139

参考资料144

第五章脱机手写汉字识别146

5-1 引言146

5-2 手写汉字的特点147

5-3 几种手写字符样本库简介151

5-4 识别方法一般介绍154

5-5 笔划分析-综合法156

5-6 笔划轮廓的折线近似表示与松弛迭代匹配法158

5-7 笔划分布特征166

5-7-1 笔划方向特征(Stroke Direction Contr butivity Density，S-DCD)166

5-7-2 笔划密度特征(Stroke Density Function，SDF)168

5-8 背景特征169

5-9 手写汉字识别的一些其它方法和问题171

参考资料173

第六章联机手写汉字识别175

6-1 联机手写汉字识别的特点和问题175

6-1-1 笔划类型变化及其影响176

6-1-2 笔顺变化及其影响177

6-2 联机手写汉字识别的预处理178

6-3 变换系数法181

6-4 以笔划为基元的识别方法182

6-4-1 工作原理183

6-4-2 系统框图和识别过程186

6-5 以笔段为基元的识别方法189

6-5-1 汉字结构的层次与基元选择190

6-5-2 笔段类型与笔段的字形结构排序法191

6-5-3 字根与单字的描述及启发式匹配算法193

6-6 本章小结195

参考资料197

第七章单字识别的后处理199

7-1 问题的提出199

7-2 对单字识别器输出的要求及其描述201

7-3 基于Bayes准则的词识别203

7-4 对拒识字的后处理206

7-5 利用双字词匹配的后处理210

7-6 基于句法-语义分析的后处理213

7-6-1 系绕的构成及其工作过程213

7-6-2 书面汉语的自动分词215

7-6-3 利用语义分析的后处理215

参考资料218

8-1 引言219

第八章实用汉字识别系统219

8-2 印刷汉字识别系统的构成和总体技术指标220

8-2-1 汉字识别系统的构成220

8-2-2 实用印刷汉字识别系统的总体技术指标221

8-3 汉字识别系统的输入装置227

8-4 文本的版面分析231

8-5 汉字的行切割和字切割234

8-5-1 行切割234

8-5-2 字切割235

8-6 汉字的归一化238

8-6-1 位置归一化238

8-6-2 大小归一化240

8-7 汉字识别算法的硬件实现241

参考资料244

附录Ⅰ245

附录Ⅱ247