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研究生:蔡義泰
研究生(外文):CAI, YI-TAI
論文名稱:利用分解與合併技巧以模式導引式屬性字串比對法作物體形狀辨認及連線中文字辨識
論文名稱(外文):Model-guided attributed string matching by split-and-merge for shape recognition and on-line chinese character recognition
指導教授:蔡文祥蔡文祥引用關係
指導教授(外文):CAI, WEN-XIANG
學位類別:博士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊科學研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1989
畢業學年度:78
語文別:中文
中文關鍵詞:分解與合併技巧模式導引字串比對
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傳統以結構分析作圖樣辨認系統中均將圖樣分割與結構分析視為兩個獨立的步驟,圖
樣分割步驟在前,且均在毫無模式圖樣資訊的導引下獨自完成,而結構分析的好壞往
往決定於圖樣分割的結果。由於雜訊及變形往往會出現在輸入圖樣中,使得圖樣分割
幾乎不能有唯一的結果,因而使結構分析難以進行,也使辨認結果變差。
本論文提出以分解與分併的技巧整合圖樣分割與結構分析兩個步驟的觀念,來解決因
雜訊及變形所造成的圖樣分割不確定的問題。吾人利用分割後所得的屬性字串來表示
圖樣,而在結構分析中用模式導引方式進行分解與合併的運作,以降低雜訊及變形所
造成輸入圖樣分割不確定的問題。比對法是以分解與合併的運作加上傳統的修改運作
(例如:替換、刪除、插入等運作),藉著對表示輸入圖樣的屬性字串進行一連串的
修改運作,以計算出輸入圖樣與各模形圖樣的修改距離或相似度,最後則是以輸入圖
樣各模式圖樣之最短距離或最高相似度做為辨識結果的依據。
吾人以上述提出之架構用以解決兩個典型的辨識問題-物體形狀辨認及連線中文字辨
認,分別提出出兩種不同的分解與合併的技巧及相對應之比對法來解決這兩個問題。
為了證實本文所提兩種新的分解及合併的技巧,我們分別建立了兩個原型系統,並進
行一連串的實驗來加以驗證。
Contents
Abstract in Chinese
Abstract in English
Acknowledgements
List of Tables
List of Figures
Chapter 1 Introduction
1.1 Research Motivation
1.2 general Survey of Split-and-Merge Techniques
1.3 Overview on Proposed Approaches
1.4 Thesis Organization
Chapter 2 Survey of shape Recognition
2.1 Introduction
2.2 Statistical Methods
2.3 Structural Methods
Chapter 3 Shape Recognition by Split-and Merge
3.1 Introduction
3.2 Attributed String Representation
3.3 Attributed String Matching Using Merging Only
3.4 Attributed String Splitting
3.5 Formulation of Proposed Attributed String Matching
3.6 Attributed String Matching with split-and-Merging
3.7 A Similarity Measure for Shaspe Recognition
3.8 Problem of Starting Primitive Selection and A Solution
3.9 Experimental Results
3.10 Concluding Remarks
Chapter 4 Survey of On-line Chinese Character Recognition
4.1 Introduction
4.2 Statistical Methods
4.3 Structureal Methods
Chapter 5 On-line Chinese Character Recognition by Split-and-Merge
5.1 Introduction
5.2 Stroke Segmentation and Attributed String Representation
5.3 Candidate Character Selection
5.4 Detailed Matching
5.5 Experimental Results
5.6 Concluding Remarks
Chapter 6 Conclusions and Discussions
References
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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