1) classification of blocks of Chinese characters
汉字字块分类
2) classification of Chinese characters
汉字分类
1.
This paper examines the significance and basic methods of classification of Chinese characters and proposes a classification method of Chinese characters based on the characteristics of blocks.
在分析汉字分类的意义和基本方法的基础上,提出了汉字"字块"分类方法,具有汉字拆分简单、直观,符合汉字结构和笔顺规律,记忆量小等特点,能方便地移植到数码设备中用于汉字输入编码,亦可广泛应用于汉字分类研究、汉字检索等领域。
3) handwritten Chinese character preclassification
手写汉字预分类
1.
To settle the recognition task of handwritten Chinese characters,the authors put forward a method for handwritten Chinese character preclassification before character recognition.
对手写汉字识别问题,提出了一种在识别之前对手写汉字预分类的新方法,该方法用Neocognitron网提取字符笔画特征,然后采用有监督的扩展ART神经网络(SEART)产生一定数量的预分类组并通过基于模糊相似测量的匹配算法进行预分类。
4) Chinese characters classification recognition
汉字分类识别
5) Chinese characters clustering
汉字聚类
6) type of Chinese character
汉字类型
补充资料：汉字分类识别
汉字分类识别
Chinese character recognition by classification
hQnzi fsnlei ShibiG汉字分类识别(Chi~ch~ter八叉邺，itionby cl别洛ifiCation】根据某种判别准则，用统计或结构的方法，把汉字模式多维特征向量(参见汉宇识别鑫本方法)构成的特征空间划分为若干子空间的过程。 由于汉字数量巨大，汉字模式样本甚多，为提高识别速度，汉字识别通常采用两到三级分类识别方案。其中最后一级分类(通过该分类就识别出汉字)称为细分类，前面若干级分类都称为粗分类。 汉字识别分类方法的选择原则是:①分类特性好。即类内各样本距离小，类间距离大，各类重叠样本少。②分类稳定性好，抗干扰能力强。③粗分类的正确分类率和稳定性应比细分类高。④每类汉字的相关性要小，分类速度快。⑤分类特征易提取，简单，维数低。⑥粗分类要和细分类相协调。以上要求很难同时满足，分类(特别是粗分类)的稳定性和正确分类率是首先需要考虑的。 分类方法有重叠区分类、中心提取分类、判定树分类、引导树分类等。 在汉字分类时，用某种类似度(或距离)准则，把未知文字特征和字典中标准文字特征逐一比较，按相似性从大到小排序，取i位以前(包括第i位)的所有文字为一类，所得到的正确分类的文字占全部需要识别文字的百分比，称为累计分类率。第i位的累计分类率就是从第1位到第i位所得正确分类字数占全部需要识别文字的百分比。第1位的累计分类率就是识别率，第。位(n为全部需要识别文字数)累计分类率总是100%。
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参考词条