ART神经网络在汉字识别中的应用

"这篇论文是2013年发表在《天津科技大学学报》上的科研成果，由李龙、戴凤智等人共同撰写。研究主要关注的是汉字识别问题，特别是利用了自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory, ART）神经网络来解决汉字多样性和相似性带来的识别挑战。实验中结合了OpenCV开源计算机视觉库进行汉字图像预处理，通过ART神经网络进行训练和识别，以此提高准确率。" 这篇论文详细探讨了基于ART神经网络的汉字识别技术，该技术旨在克服汉字识别中的主要难点——汉字的多样性及相互间的高度相似性。与西方字母不同，汉字形状复杂，同音或近音字形相近，这使得自动识别系统面临更大挑战。ART神经网络是一种自组织、自适应的模式识别模型，它能够动态调整自身结构以适应输入数据的变化，因此特别适合处理这种复杂的识别任务。 论文中提到，首先利用OpenCV这一强大的计算机视觉工具对汉字图像进行预处理，包括灰度化、二值化、噪声去除等步骤，以提高图像质量和提取关键特征。这些预处理步骤是确保后续神经网络能有效学习和识别的关键。然后，经过预处理的汉字图像作为输入数据送入ART神经网络进行训练。ART神经网络通过竞争学习机制，根据相似性原则对输入进行分类，从而实现汉字的识别。 实验部分，研究人员选取了8组相似度较高的汉字作为样本，这增加了识别的难度，旨在验证所提出的识别方法的鲁棒性和准确性。实验结果表明，ART神经网络在处理这些高相似度汉字时仍能有效地完成识别任务，证明了这种方法的有效性。 关键词包括：ART神经网络，汉字识别，OpenCV和不变矩。其中，不变矩是图像特征提取的一种常用方法，它能保持形状特性不变，即使图像发生旋转、缩放等变换，依然可以进行有效的匹配和识别。 此研究对于进一步提升汉字识别系统的性能，特别是在复杂环境下的应用，如手写输入、文档自动处理等领域，具有重要的理论和实践价值。同时，它也展示了深度学习和计算机视觉在解决传统汉字识别难题方面的潜力。