A.阿明。;辛格，S。 使用决策树/机器学习C4识别手印汉字。5系统。 （英语） Zbl 0911.68179号 PAA，模式分析。申请。 第1期，第2期，第130-141页（1998年）. 中文识别多年来一直是人们关注的一个领域，在这一领域已经发表了大量的研究论文和报告。汉字识别存在几个主要问题：汉字清晰、表意，字符大小很大，字符集中存在大量结构相似的字符。因此，很难生成分类标准。本文提出了一种使用C4.5机器学习系统识别手写汉字的新技术。传统的方法依赖于手工编纂的词典，这些词典构造繁琐，难以容忍写作风格的变化。本文讨论了使用霍夫变换进行特征提取的汉字识别和C4.5系统。该系统使用不同作者编写的900个字符进行了测试，从质量差到可接受（每个字符有40个样本），获得的识别率为84%。 引用于1文件 MSC公司： 68分10秒 模式识别、语音识别 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 关键词：汉字识别;机器学习;霍夫变换 软件：4.5条 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{A.Amin}和\textit{S.Singh}，PAA，模式分析。申请。1，第2号，130--141（1998；Zbl 0911.68179） 全文： DOI程序 参考文献： [1] 哈蒙LD。打印和脚本的自动识别。IEEE 1972年会议记录；60(10): 1165-1177 ·doi:10.1109/PROC.1972.8878 [2] Spanjersberg AA。将手写数字数据自动输入大型管理系统的实验。IEEE跨人系统与控制论1978；8(4): 286-288 ·doi:10.1109/TSMC.1978.4309951 [3] Focht LR，Burger A.邮政邮政编码应用的数字脚本识别处理器。1976年控制论与社会国际会议；486-492 [4] Schuermann J.阅读机器。1982年第六届模式识别国际会议；741-745 [5] Plamondon R，Baron，R.手工打印原理图伪代码的在线识别，用于自动Fortran代码生成器。1986年第八届模式识别国际会议；741-745 [6] Amin A，Al-Fedaghi S.利用自然语言形态学对印刷的阿拉伯文本进行机器识别。国际J人机研究1991；35(6): 769-788 ·doi:10.1016/S0020-7373（05）80160-9 [7] Guillevic D，Suen CY。草书识别：快速阅读。1993年第二届国际文件分析和识别会议；311-314 [8] Brown MK，Ganapathy S.草书单词识别的预处理技术。模式识别1983；19(1): 1-12 [9] Davis RH，Lyall J.手写字符识别综述。图像与视觉计算1986；4(4): 208-218 ·doi:10.1016/0262-8856（86）90048-X [10] Lecolinet E，Baret O。草书单词识别：方法和策略。In:Impedovo S（ed），《手写识别基础》1994；235-263 [11] Suen CY，Shingal R，Kwan CC。分散系数：手工印刷字符质量的定量测量。1977年控制论与社会国际会议；681-685 [12] Burr DJ。设计手写读取器。1980年第五届国际模式识别会议；715-722 [13] Shoukry A，Amin A.线图的拓扑和统计分析。1983年模式识别信；1: 365-374 [14] Amin A.通过IRAC II系统对手写阿拉伯语单词进行机器识别。1982年第六届模式识别国际会议；34-36 [15] Kim J，Tappert CC。手写识别精度与平板电脑分辨率和采样率的关系。1984年第七届国际模式识别大会；917-918 [16] Ward JR，Kuklinski T.手印可变性效应模型，对手写字符识别系统的设计具有指导意义。IEEE Trans-Systems Man和控制论1988；18: 438-451 ·数字对象标识代码：10.1109/21.7493 [17] Nouboud F，Plamondon R.手印字符的在线识别：调查和测试。模式识别1990；25(9): 1031-1044 ·doi:10.1016/0031-3203（90）90111-W [18] Ulmann JR。字符识别进展。In:Fu KS（ed），模式识别的应用，1982年；197-236 [19] Bokser M.Omnidocument Technologies公司。1992年IEEE程序；80(7): 1066-1078 ·doi:10.1109/5.156470 [20] Fujisawa H，Nakano Y，Kurino K。字符识别的分割方法：从分割到文档结构分析。1992年IEEE程序；80(7): 1079-1091 ·doi:10.1109/5.156471 [21] Srihari S.从像素到段落：文本识别中模型的使用。第二届文献分析和信息检索年会。1993; 47-64 [22] Chin RT。用矩量法进行图像分析。IEEE跨模式分析与机器智能1988；10(4): 496-508 ·Zbl 0709.94543号 ·doi:10.1009/34.3913 [23] Raudys SJ，Jain AK。统计模式识别中的小样本效应，IEEE跨模式分析和机器智能1991；13(3): 252-264 ·doi:10.1109/34.75512 [24] Matsunage T，Kida H.统计模式分类器学习曲线的实验研究。1995年第三届国际文件分析和识别会议；1103-1106 [25] Berthod M，Maroy JP。学习图形板上绘制符号的语法识别。计算机图形和图像处理1979；9: 166-182 ·doi:10.1016/0146-664X（79）90055-8 [26] Wang PSP，Gupta A.用于自动识别手写字符的改进结构方法。国际模式识别与人工智能杂志1991；5(1,2): 97-121 ·doi:10.1142/S021801491000089 [27] Amin A，Fotti A.多字体拉丁语文本的识别。1993年第二届文献分析和信息检索年会；243-253 [28] Fu KS公司。句法模式识别与应用。普伦蒂斯·霍尔，1982年 [29] 大JW。一种用于汉字识别的句法-语义方法。1984年第七届国际模式识别会议；374-376 [30] Freund R.用准正则编程数组文法对手写字符进行句法分析。In：Bunke H（ed），结构和句法模式识别进展，1992年；310-319 [31] LeCun Y.反向传播应用于手写邮政编码。神经计算1989；1: 541-551 ·doi:10.1162/neco.1989.1.4.541 [32] Guyon I.神经网络在字符识别中的应用。In：Wang PSP（ed），《开拓边疆中的字符和手写识别》，1991年；353-382 [33] 阿明·A，威尔逊·怀特。使用人工神经网络的手印字符识别系统。1993年第二届国际文件分析和识别会议；943-946 [34] Suen CY，Yu CL。字符识别专家系统的性能评估。1990年专家系统应用专家系统国际会议；195-300 [35] Likfooman-Solem L、Maitre H、Sirait C。希伯来文字符分析和手稿鉴定的专家和视觉系统。模式识别1991；24: 121-137 ·doi:10.1016/0031-3203（91）90082-G [36] Augi T，Nagahashi H。一种手写汉字的描述方法。IEEE跨模式分析与机器智能1979；1 [37] Yamamoto E等人。使用从多个角度提取的特征进行手写汉字识别。1981年IEEE模式识别和图像处理会议记录 [38] 谢聪，李华杰。基于在线模型引导匹配的手写汉字离线识别。模式识别1992；25: 1337-1352 ·doi:10.1016/0031-3203（92）90146-A [39] Rosenfeld A.并行细化算法的特征。1975年通知和控制；29: 286-291 ·Zbl 0334.68054号 ·doi:10.1016/S0019-9958（75）90448-9 [40] Arcelli C，Cordella LP，Levialdi S.从局部最大到连接骨骼。IEEE跨模式分析与机器智能1981；3: 134-143 ·doi:10.1109/TPAMI.1981.4767071 [41] Pavlidis T.一种灵活的并行细化算法。模式识别和图像处理会议论文集1981；162-167 [42] 郭Z，霍尔RW。用两个子迭代算法进行并行细化。通信ACM 1989；32(3): 358-373 ·数字对象标识代码：10.1145/62065.62074 [43] Hall RW。快速并行细化算法：并行速度和连接保持。通信ACM 1989；32(3): 124-131 ·数字对象标识代码：10.1145/63238.63248 [44] Jolt CM，Stewart A，Clint M，Perrott RH，改进的并行细化算法。通信ACM 1987；29(3): 239-242 [45] Chu YK，Suen CY。一种用于细化数字二进制图案的交替平滑和剥离算法。1986年信号处理；11: 207-222 ·doi:10.1016/0165-1684（86）90001-0 [46] Naccache NJ，Shinghal R.SPTA：一种提出的细化二进制模式的算法。IEEE跨系统，人与控制论1984；14: 409-418 [47] Xia Y.通过在数字二元形状中实现火线的传播和消亡实现骨骼化。IEEE跨模式分析与机器智能1988；11: 1076-1086 ·数字对象标识代码：10.1109/34.42838 [48] Jang BK，Chin RT。单程平行稀释：分析、特性和定量评估。1992年IEEE机器智能跨模式分析；14; 1129-1140 ·doi:10.1109/34.166630 [49] 关于任意几何构型的编码。IEEE Trans电子计算机1968；10: 260-268 ·doi:10.1109/TEC.1961.5219197 [50] 程福华、徐文华。手写汉字识别的三笔画提取方法。《中国计算机国际会议论文集》，新加坡，1986年；191-195 [51] Hough PVC。识别复杂模式的方法和手段。美国专利号3 069 6541962 [52] Kushnir M，Abe K，Matsumoto K。使用霍夫变换空间中选择的特征识别手写希伯来文字符。模式识别1985；18(2): 103-114 ·doi:10.1016/0031-3203（85）90033-0 [53] Cheng FH，Hsu WH，Chen MY。用改进的Hough变换技术识别手写汉字。IEEE Trans-Pattern Analysis and Machine Intelligence，1989年；11(4): 429-439 ·doi:10.1109/34.19042 [54] Amin A，Singh S.手写汉字的机器识别。智能数据分析——1997年国际期刊；1 (2) [55] Quinlan JR.C4.5：机器学习程序。摩根考夫曼，1993年 [56] 昆兰JR。发现大量示例的规则。爱丁堡大学出版社，1979年 [57] Breiman L、Friedman J、Olshen R、Stone C.分类和回归树。Wadsworth International，1984年·Zbl 0541.62042号 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。