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研究生:邱義欽
研究生(外文):QIU,YI-QIN
論文名稱:隱藏式馬可夫模式用於光學中文文字識別之研究
指導教授:張明文張明文引用關係
指導教授(外文):ZHANG,MING-WEN
學位類別:碩士
校院名稱:國立中央大學
系所名稱:光電(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:1991
畢業學年度:78
語文別:中文
論文頁數:48
中文關鍵詞:馬可夫模式光學中文文字識別輸入問題
外文關鍵詞:OCCRCONFUSION-SETHMMDISCRETE
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在使用漢字系統的國家中,輸入問題一直是電腦化的一大障礙,以國內為例,鍵盤輸
入法恐不下一百餘種,至今仍不斷有新法推出,但整體而言,此等方法終嫌不夠直捷
,有很多人想到以光學中文文字識別 (Optical Chinese Character Recognition ,
OCCR) 作為終極解決方法,以其與傳統手寫中文直接相關連故也。
OCCR發展至今,已有相當成果;在辨識成功率上,吾人發現誤判的情形總是集中在少
數幾個字上,即混淆字集(Confusion Set) ,於是我們以為若能將辨識分為兩階段,
當在前階段辨識發現有字屬於混淆字集時,即進入第二階段,對此等字作更進一步之
辨識,如此,雖然犧牲了稍許辨識速率,但可提高辨識成功率。
近年來,隱藏式馬可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)被大量應用於語音識別上,
且獲得相當良好的成果。漢字字形其歪斜變形的情形與語音訊號相類似,如非線性偏
移、一字多模版…等,在本質上都是統計性的,故應可將HMM 應用於OCCR上,在此領
域尚有很多地方值得研究,本文探討將離散式(Discrete)HMM 應用於混淆字集的辨識
上,提出適合HMM 的特徵抽取法則,包括點字形矩陣、筆畫方向矩陣等,並找出影響
辨識的各項因素,以供未來更進一步之研究。
參考文獻:
B. S. Jeng, "A Study on Optical Chinese Character Recognition", Journal of
Telecommunication Laboratories, Vol.20, pp. 1-26, No.1, March 1990.

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