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研究生:曾建文
研究生(外文):Tseng,Gen Wen
論文名稱:利用混合投影量交越量聚類引力及模糊邏輯之手寫字元辨識
論文名稱(外文):Handwritten Character Recognition Using Mixed Projections, Crossings, Clustering Gravity and Fuzzy Logic
指導教授:陳兩嘉
指導教授(外文):Chen, Liang Chia
學位類別:碩士
校院名稱:中原大學
系所名稱:電子工程學系
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:1995
畢業學年度:83
語文別:中文
中文關鍵詞:光學字元辨識投影量交越量萬有引力聚類引力
外文關鍵詞:OCRProjectionsCrossingsGravitationClustering Gravity
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光學字元辨識的代表性領域是在於自動分類方法的應用,而在處理分類上
遭遇的代表性問題是資料的描述及適當形式和結構的分類器。宇宙間的星
體形成是由於彼此間的作用力達到平衡所致,這作用力稱作萬有引力。星
系(銀河系及太陽系)的形成其實是一種聚類的行為動作。茲利用吸引力的
數學公式作適當的修正,使力學原理能夠運用在手寫字元辨識上。在一般
圖形識別,分類器的設計是整個辨識系統的主體,選用好的特徵向量可以
影響辨識率甚大。故本論文提出使用交越量和投影量,分別在垂直與水平
兩個方向統計字形樣本像素當作特徵向量;能夠克服扭曲、旋轉的字形。
再運用前述的吸引力修正公式設計出模糊邏輯分類器。此模糊邏輯分類器
可具體表現每個聚類的數量、質量中心及聚類樣本族群的集中程度,在辨
識過程能更正確判明類別。本論文另推導出新質量中心及聚類樣本族群的
集中程度的更新演算公式,可以迅速學習新的字形樣本,使辨識系統具有
學習經驗的人工智慧。我們的手寫字元辨識系統可以辨識英文字母大小寫
及阿拉伯數字共 62個字元,訓練的字元樣本約六萬個,訓練樣本平均正
確辨識率可達99 .09%,證明我們採用的水平與垂直方向投影量及交越量
的特徵組合,與模糊邏輯基礎架構的聚類引力分類器非常適合於手寫字元
辨識。

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