【正文】 后利用 Matlab軟件對(duì)其進(jìn)行了仿真。通過一系列的學(xué)習(xí)研究對(duì)印刷體漢字識(shí)別有了深入了解和認(rèn)識(shí)。印刷體漢字識(shí)別是以前未接觸過的領(lǐng)域，但通過學(xué)習(xí)有了新的認(rèn)識(shí)，并能初步實(shí)現(xiàn)簡單的漢字識(shí)別，從中受益匪 淺。更加認(rèn)識(shí)到學(xué)習(xí)的重要性，在以后學(xué)習(xí)中，我將敢于向新的領(lǐng)域發(fā)起沖擊，并堅(jiān)持鉆研精神，爭取有所突破。 展望 近幾年來國內(nèi)對(duì)印刷體文字識(shí)別的研究還是相當(dāng)深人地，也取得了很大成 24 績，使系統(tǒng)的識(shí)別率不斷上升。目前印刷體文字識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用也比較成熟?，F(xiàn)在的識(shí)別方法也開始在識(shí)別后處理上進(jìn)行研究，結(jié)合語義理解的后處理技術(shù)與識(shí)別前的預(yù)處理相對(duì)，可以對(duì)識(shí)別的結(jié)果進(jìn)行后期處理，提高識(shí)別的正確率。分析人類在識(shí)別文字的過程，文字一般都是結(jié)合上下文進(jìn)行理解的，因此，計(jì)算機(jī)在識(shí)別文字時(shí)也可以在識(shí)別單字的基礎(chǔ)上，結(jié)合單字的上下文 信息對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行校正，以單詞甚至句子作為一次識(shí)別的結(jié)果。依據(jù)對(duì)語言文字的統(tǒng)計(jì)信息。識(shí)別方法加后處理的方法，能夠提高識(shí)別率，降低誤識(shí)率，但會(huì)增加識(shí)別時(shí)間。隨著識(shí)別方法的不斷優(yōu)化和后處理技術(shù)的不斷成熟，將兩者結(jié)合起來會(huì)成為將來識(shí)別的方向。 同國外相比 ,我國的印刷體漢字識(shí)別研究起步較晚。從簡單的單體識(shí)別發(fā)展到多種字體多字號(hào)的混排識(shí)別 ,從中文印刷材料的識(shí)別發(fā)展到中英混排印刷材料的雙語識(shí)別。印刷體漢字識(shí)別技術(shù)的發(fā)展有了長足進(jìn)步 ,但就目前這一技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r來看 ,還存在著一些可改進(jìn)之處 :印刷體漢字識(shí)別的魯棒性（ Robustness）還不夠強(qiáng) 。在印刷質(zhì)量差的情況下 ,系統(tǒng)誤識(shí)率較高 。漢英混排文本的切分理論和方法還缺乏系統(tǒng)的研究 。版面復(fù)雜的印刷文本的自動(dòng)理解需要進(jìn)一步提高。這些都是漢字識(shí)別技術(shù)今后努力發(fā)展的重要方向。 25 參考文獻(xiàn) [1] 吳佑壽，丁曉青．漢字識(shí)別 [M]．北京：高等教育山版社， 1992． [2] 邊肇琪，張學(xué)工．模式識(shí)別 [M]．北京：清華大學(xué)出版社， 2022． [3] 梁涌．印刷體漢字識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)：（碩士學(xué)位論文）．西安：西北工業(yè)大學(xué)， 2022． [4] Mori K， LMasuda． Advances in Recognition of Chinese characters[J]， Proc． Of 5th Inten． conf． on Pattern Recognition， 1980： 692— 720． [5] Whilchello A P， Yan H． Linking broken character borders with variable sized marks to improve recognition[M]． Pattern Recognition， 1996， 29（ 8） ： 1429— 1433． [6] 張忻中．中國漢字識(shí)別技術(shù)綜述 [M]， Intern． Con． on puter processing of Chinese and oriental Language， April 25— 28， 1990。 [7] Wang N． Printed Chinese Character Recognition Based on Pixel Distribution Probabilityof Character Image[M] ． International Conference on Intelligent Information Hiding and Multimedia Signal Processing， 2022： 1403— 1407． [8] 范承亞．多體印刷漢字識(shí)別系統(tǒng)的識(shí)別模型和預(yù)處理技術(shù) [M]．計(jì)算機(jī)工程與應(yīng) 用， 1995， 31（ 4）： 50— 54． [9] 蘇彥華． Visual C++數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)典型案例 [M]．北京：人民郵電出版社， 2022． [10] Ichio S， Hiroshi F， Gisaku N． A thinning algorithm for digital figures of characters[J]． Proceedings of the 4th IEEE Southwest Symposium on Image Analysis and Interpretation， 2022： 83— 87． [11] Kenh R， Castleman. 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