摘要：汉字识别中 ,以往的分类器设计都是以字为单位的“字分类器”。字分类器的输出总是与待识字结构相似的一个侯选字集合。这是使后级识别容易产生误识的主要原因。为克服字分类器的缺点 ,本文给出了以词为单位的词分类器设计的策略与方法 ,并实验验证了词分类器在分类率及分类速度方面均优于字分类器。

摘要：本文在介绍汉字识别PCLI特征的基础上,结合并行处理技术,设计了PCLI特征提取的VLSI并行算法.算法用了N个处理单元(PEs),其时间复杂度由相应串行算法的O(N^2)降到O(N).这种处理方法将有利于汉字识别速度的提高和其它性能的改进.

摘要：本文回顾了汉字识别研究的历程.根据模仿人类视觉模型,基于文字图像的统计模式识别方法是文字识别取得瞩目进展的基础。模式识别信息熵理论揭示了模式分类的信息过程和理论极限,本文讨论了从汉字图像中提取特征以及文字识别分类器设计和学习的各种方法.介绍了文本识别必须解决的文字切分,版面分析、理解和重构,及提高识别性能等重要问题,最后,总结了文字识别研究的重要进展和对今后的展望。

摘要：结构匹配是一种有效的联机手写汉写识别方法，为了减少匹配运算，人们一直在寻求利用部分匹配的结果来引导整体匹配的方法．在特征匹配与结构匹配综合的基础上，从３．７５５个一级国标汉字中提取出４５个子结构，利用它们来引导结构匹配．由于这些子结构总出现在字首或字尾，因而对它们的检测比较容易．同时，通过建立子结构活动模板及设计子结构动态抽取算法，使得子结构匹配的准确度得到很大提高．实验结构表明，该方法使结构匹配的运算量减少约５０％，并对类似的物体识别问题有一定的启发意义．

摘要：汉字识别属于大类别模式识别问题，用并行算法可望提高在单机环境下识别离线手写汉字图象的运行速度。提出了一种汉字识别算法的并行设计方案，并针对它在ＰＶＭ环境下运行结果进行了性能分析。

摘要：该文给出一种汉字子笔划的提取方法 ,较好地解决了因子笔划相交 ,使提取的同类字符子笔划不稳定问题。引入了字符的固定部件划分方法及特征矩阵的概念。字符部件中包含各类子笔划的位置、长度等信息 ,特征矩阵是这些信息的集中体现。设计了一种新的遗传算法 ,由未知字符一个部件的一类子笔划表示的字符与某类模型的相似度 ,既由与其它 3类子笔划相应的相似度调节 ,又由与周围部件同类子笔划相应的相似度调节。实验表明 。

摘要：考察五年级小学生在三项汉字识别任务中识别习得早-高频字、习得早-低频字、习得中-低频字和习得晚-低频字的习得年龄效应与累计频率效应。结果发现:(1)语音范畴判断任务和汉字命名任务存在习得年龄效应,ln(习得时长)能预测这两项任务的反应时;(2)语义范畴判断任务和汉字命名任务存在累计频率效应,ln(频率值)能预测这两项任务的反应时。研究结果支持语音完整性假设和网络可塑性假设,不支持累计频率假设和语义假设。

摘要：给出一个印刷体汉字识别系统的设计方案，它主要包括扫描输入、模糊增强与聚类分割、图象数据二值化、通过并行神经网络进行汉字匹配等四个步骤。针对汉字识别的特点，采用了一些人工智能领域的新算法。实验结果表明，系统基本符合实用性要求。

摘要：汉字字形变化多种多样,印刷体字符具有字体差异,手写字体更是没有统一的规则,识别难度非常大,当前用于汉字识别的字形编码方法大多依据字符,无法区分笔画相近的汉字。为此设计一种新的用于汉字识别的字形编码系统,介绍了汉字字形编码的原理,并给出了字形设计方案,依据编码原则,按照汉字被拆分的部件个数对汉字字形编码方案进行设计。详细介绍了汉字输入编辑器IME的结构,通过IME实现汉字的输入。依据汉字的使用频率与分布特性,通过数理统计工具设计含有汉字活动字库的操作系统,主要包括CC-DOS和MPC-DOS操作系统。实验结果表明,采用所设计系统对汉字进行识别精度较高且编码时间少、能耗低。

摘要：充分利用了汉语词的信息及字词的频度信息,利用面向对象技术并用多级的纠错方法,实现了一个基于综合算法的汉字识别后处理系统,明显地提高了脱机手写体汉字最终识别率。