基于java技术的泰语脱机手写模式识别研究

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1、基于Java技术的泰语脱机手写模式识别研究文竹际商务职业技术学院近年來无纸化办公的应用需求越来越多，人们开始将过去重要的手写资料以各种方式保存在计算机中。然而常见的拍照扫描等方式只能以图片存储，更多时候人们需要的是ASCII码。如果人工录入，则会耗费庞大的人力和物力。为了解决这些问题，需要研究能将手写体转换为电子文档的脱机手写识别系统，实现手写体文字的自动识别。文章通过分析脱机手写识别的国内外研究现状，探讨了泰语脱机手写模式识别的意义，并提出丫实现泰语脱机手写模式识别系统的技术路线与实施方案，以期加强中泰的经贸往来，提高两国旅游服务等行

2、业的工作效率，助推中W“一带一路”发展战略。关键词：模式识别;脱机手写;神经网络;魅ResearchonThaihandwrittenpatternrecognitionbasedonJavatechnologyWenZhuGuangxiInternationalBusinessVocationalCollege;Abstract：Inrecentyears,thereisanincreasingdemandforpaperlessofficeapplications,andpeoplehavebeguntostoreimportant

3、handwritteninformationincomputersinavarietyofways.However,commonscanningmethodssuchaspicturescanonlybestoredaspictures,moreoftenpeopleneedASCIIcode.Ifyoumanuallyenter,itwillspendahugeamountofmanpowerandmaterialresources.Inordertosolvetheseproblems,itisnecessarytostudyoff

4、linehandwritingrecognitionsystemthatcanconverthandwritingtoelectronicdocument,andrealizeautomaticrecognitionofhandwrittentext.Byanalyzingthecurrentresearchsituationofofflinehandwritingrecognitionathomeandabroad,thisarticlediscussesthemeaningofThaiofflinehandwritingpatter

5、nrecognitionandputsforwardthetechnicalrouteandimplementationplanofThaiofflinehandwritingpatternrecognitionsysteminordertostrengthenSino-Thaieconomicandtradeexchanges,improvetheefficiencyoftourismandotherindustriesinthetwocountriesandboostChina’sdevelopmentstrategyof“OneB

6、elt,OneRoad”•Keyword：patternrecognition;offlinehandwriting;neuralnetwork;algorithm;泰语是泰国的官方语言，目前全球有约6800万人口使用泰语，文字资料记载极为丰富。自2002年泰国所在的东盟区域建成自由贸易区后，其与屮国的政治、经济合作十分紧密。中国开启“一带一路”发展战略后，更是加强了与泰国的经贸往来，泰W在中W的地缘战略建设中意义重大。笔者在查阅资料时发现，目前国内外都没有专门针对泰语的脱机手写识别研宄，因此，研宄脱机手写泰语识别系统无论对于中国还是泰

7、国都有十分积极的意义。本研究0的是结合泰语文字的书写特点，利用经典的模式识别、机器学习和人工神经网络技术，对脱机手写泰语识别进行深入研宄，并最终使用Java技术完成脱机手写泰语识别系统的设计。脱机手写泰语识别系统目前有巨大的市场前景，脱机手写识别也是当今模式识别、机器学习、人工神经网络领域的热门研究内容。1脱机手写识别的国内外研宄现状文字识别是模式识别的一种。模式识别是机器识别、计算机识别或机器自动识别,目的在于让机器自动识别事物。文字识别就是将待识别的信息映射归类并将该信息标签化存储到计算机中对应文字类别的模式识别。目前国内外的文字识

8、别主要有印刷体识别和手写体识别两大分支。印刷体识别又称为光学字符识别(OpticalCharacterRecognition,OCR)，是从电子设备(例如扫描仪或数码相机)获取纸上打印的字符，通过检测暗、亮