导读:本文包含了吾美藏文论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:吾美藏文,手写识别,特征提取,神经网络
吾美藏文论文文献综述
赵冬香[1]（2013）在《基于ART2神经网络的脱机手写吾美藏文基字识别》一文中研究指出本文通过对吾美藏文手写体特征的深入分析研究,结合现在比较流行的神经网络识别技术,提出了一套基于art2神经网络分类器的脱机手写吾美藏文识别方案。实验表明,依赖特定人的藏文辅言字母识别率达90%左右。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2013年15期）
赵冬香,张汉君[2]（2012）在《BP神经网络在脱机手写吾美藏文识别系统中的应用》一文中研究指出本文通过对现在流行的各种识别技术的分析比较,以及对吾美藏文手写体特征的深入分析研究,提出了一套基于BP神经网络分类器的吾美藏文OCR识别方案。基于该技术,开发出一个吾美藏文识别系统。结果表明,依赖特定人的辅音字母识别率达到95%以上。(本文来源于《贵州科学》期刊2012年02期）
赵冬香[3]（2009）在《基于BP网络的脱机手写吾美藏文识别技术研究》一文中研究指出所谓脱机识别,又称为光学字符识别,简记为OCR(Optical CharacterRecognition),是指将手写或印刷体的文稿,通过扫描仪转换成图像,再由计算机识别成印刷体文字。进行文字识别的根本任务是模式分类,识别方法为从文字图像中提取特征值,加以分类识别为字典库中的文字。由于手写字的风格因人而异,即使是同一个人写的文字也会有些变化,且无法获得实时信息,该特点使得其成为文字识别领域最难的分支。吾美藏文作为一种在藏族地区流行的语言文字,研究它的手写识别方法对促进民族地区的信息与科技发展都具有很大的意义。藏文文字是一种拼音文字,其书写方式在当今世界是非常独特的,与汉文和西文有很大不同。藏文是从左到右横向书写,字由字符组成,每个字符又由字件构成,字与字之间由分字符隔开。吾美体藏文笔划简单,书写速度快,跨行、跨字符间距较大,在字母迭加中,有些字母完全变形,特别是吾美藏文书写风格多样化,不同的写法又有其独特的特点。这些特点都给手写吾美藏文的识别带来很大的困难。论文主要论述了手写吾美藏文OCR识别技术。通过对现在流行的各种识别技术的分析比较,以及对吾美藏文手写体特征的深入分析研究,并且考虑到将来的研究趋势及可扩展性方面,提出了一套手写吾美藏文OCR识别技术方法,即采用基于BP神经网络分类器的吾美藏文识别方案。基于以上技术,开发出一个吾美藏文识别实验系统。实验结果表明,依赖特定人的辅音字母识别率达到95%,系统整体性能良好稳定,识别率初步达到实用化水平。经过测试,证明该方案是可行的,并且可以为以后系统的功能扩展及改进提供了一个坚实的基础平台。当然,在该识别系统研究过程中,还存在很多需要改进和研究的问题,如藏文文字的显示问题、相似字分类问题、识别率不高问题等等,这需要我们不懈努力,深入研究,解决好实际处理中存在的问题,尽快把实验系统转化成实用化的产品。(本文来源于《青海师范大学》期刊2009-04-18）
当周才让(赵维纳),德熙嘉措·赵晨星[4]（2007）在《藏文吾美长腿体字库的设计与实现》一文中研究指出本文阐述了藏文吾美长腿体字库的设计原则及制作字符的方法,字体结构比例,笔画式样,笔顺特色,整体调式这些方法。(本文来源于《民族语言文字信息技术研究——第十一届全国民族语言文字信息学术研讨会论文集》期刊2007-02-01）
吾美藏文论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文通过对现在流行的各种识别技术的分析比较,以及对吾美藏文手写体特征的深入分析研究,提出了一套基于BP神经网络分类器的吾美藏文OCR识别方案。基于该技术,开发出一个吾美藏文识别系统。结果表明,依赖特定人的辅音字母识别率达到95%以上。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
吾美藏文论文参考文献
[1].赵冬香.基于ART2神经网络的脱机手写吾美藏文基字识别[J].电子技术与软件工程.2013
[2].赵冬香,张汉君.BP神经网络在脱机手写吾美藏文识别系统中的应用[J].贵州科学.2012
[3].赵冬香.基于BP网络的脱机手写吾美藏文识别技术研究[D].青海师范大学.2009
[4].当周才让(赵维纳),德熙嘉措·赵晨星.藏文吾美长腿体字库的设计与实现[C].民族语言文字信息技术研究——第十一届全国民族语言文字信息学术研讨会论文集.2007