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基于监督学习的纳斯赫体乌尔都语类手写文字光学字符识别系统

DOI：10.1142/S0218001419530045 期刊：International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:23:52
摘要： 将手写或印刷文本转换为数字格式主要有两种技术。第一种是创建文本图像，但图像文件体积庞大，需要占用大量存储空间，且图像中的文本无法进行编辑、搜索、复制等后续处理。第二种是采用光学字符识别（OCR）系统。OCR能读取文档并将手写文本转换为数字文本，这种数字文本可进一步处理以提取知识。大量乌尔都语资料以手写或印刷形式存在，需转换为数字格式以实现知识获取。乌尔都语具有高度连笔、结构复杂、双向书写及复合特性等特点，这使得获取准确的OCR识别结果极具挑战性。本研究提出了一种基于监督学习的纳斯赫体乌尔都语OCR系统。该系统在多种实验环境下的评估达到了98.4%的准确率，创下乌尔都语OCR系统有史以来的最高识别纪录。该系统实现简单（尤其适用于OCR软件前端），既能处理印刷文本也能处理手写文本，将有助于未来开发更精准的乌尔都语OCR软件系统。
作者： Syed.S.R.Rizvi，Sagheer.A，Adnan.K，Muhammad.A
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于监督学习的光学字符识别（OCR）系统，用于纳斯赫体乌尔都语，将印刷或手写文本高精度转换为数字格式。

研究成果

基于监督学习的OCR系统在纳斯赫体乌尔都语文本识别中达到了98.4%的准确率，这是目前乌尔都语OCR领域报道的最高水平。该系统实现简单，对印刷体和手写体文本均有效，为未来乌尔都语OCR系统的发展奠定了基础。

研究不足

该研究未包含变音符号（艾拉布）或送气字符（?）系列，仅限于纳斯赫里克字体，可能不适用于其他乌尔都语书写风格。测试数据样本量较?。?个实例），且未整合降噪技术。

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