BP神经网络下的毛笔字帖字符切分方法研究

摘要：

为了能够解决传统汉字切分方法中对大小不一和连笔的书法字体切分不准确的问题,提出了一种基于反向传播神经网络的毛笔字帖书法字体切分算法.算法在基于极小阈值和曲线拟合的垂直投影汉字切分的基础上,结合决定系数进行数据采样,将采样得到的数据进行预处理,输入到反向传播神经网络中进行分类.实验结果表明,相对于基于极小阈值和曲线拟合的垂直投影汉字切分方法,上述算法对含有大小不一和连笔现象的书法字体的切分是有效的,从而使书法字体的切分准确率有较大的提高.

关键词：反向传播神经网络;投影法;曲线拟合;决定系数

所属期刊栏目：38

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：497-501