极限学习机优化藏文OCR：精度提升与速度加快

该论文深入探讨了藏文字的光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR）领域，由李旺平、李琳和谢忠伟三位作者合作完成。他们的研究目标是提升印刷体藏文OCR的识别精度和速度，这是一个在信息技术中具有重要意义的应用，尤其对于处理藏语文本的数字化和自动处理至关重要。藏文OCR技术的发展对于文化交流、信息技术普及以及藏区信息化建设都具有积极作用。 研究中，作者引入了极限学习机（Extreme Learning Machine, ELM）算法，这是一种快速且易于训练的神经网络模型。相比于传统的单隐藏层的反向传播神经网络（BackPropagation Neural Networks, BPNN）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）算法，ELM以其简单高效的特性，有望改善识别过程中的性能。在特征提取阶段，研究者尝试了三种不同的特征方法，包括映射特征、网格特征和像素特征，这体现了对优化识别过程中的关键元素的细致探索。 实验部分是论文的核心，通过对比分析，结果显示ELM算法在识别率上表现出了较高的优势，这意味着它能更准确地识别藏文字符，从而减少错误识别的可能性。同时，ELM在识别时间上也显示出更快的速度，这对于实时应用和大规模文本处理来说是一个显著的优点。这项工作得到了湖北省支撑计划的研发与示范项目的资助，项目编号为2015BAA072，显示了研究成果的实用性和重要性。 作者李旺平作为硕士研究生，专注于模式识别和人工智能的研究，而李琳教授则在智能计算和数据挖掘领域有着深厚背景，她的电子邮件地址供读者交流或进一步了解研究细节。这篇论文不仅提供了一种改进藏文OCR性能的新方法，还展示了在特定领域中结合最新技术进行深入研究的实践价值。