【摘 要】
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自然书写的脱机中文文本行识别是当今字符识别领域的一个难题.为降低文本行识别中负样本的干扰,文中提出了一个概率模型,将负样本作为一种信息来源,与单字符的识别信息、文本
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（U0735004）,国家自然科学基金资助项目（60772116）, 广东省自然科学基金重点项目（07118074）
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自然书写的脱机中文文本行识别是当今字符识别领域的一个难题.为降低文本行识别中负样本的干扰,文中提出了一个概率模型,将负样本作为一种信息来源,与单字符的识别信息、文本行的几何信息等进行融合.简单地使用两个分类器,就可以实现上述概率模型.在多人手写真实文本数据库中进行的实验表明,当无语言模型和使用二元语言模型时,文中所提方法的正确识别率分别达到61.29%和72.73%,体现了该方法的有效性.
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