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浏览/检索结果: 共11条，第1-10条 帮助 条数/页： 5101520253035404550556065707580859095100 排序方式： 请选择题名升序题名降序提交时间升序提交时间降序作者升序作者降序发表日期升序发表日期降序 Instance GNN: A Learning Framework for Joint Symbol Segmentation and Recognition in Online Handwritten Diagrams 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON MULTIMEDIA, 2022, 卷号: 24, 页码: 2580-2594 作者:  Yun, Xiao-Long;  Zhang, Yan-Ming;  Yin, Fei;  Liu, Cheng-Lin   |  收藏  |  浏览/下载：42/0  |  提交时间：2022/07/25 Handwriting recognition  Task analysis  Grammar  Semantics  Image segmentation  Trajectory  Text recognition  Online handwritten diagram recognition  symbol segmentation  symbol recognition  freehand sketch analysis  graph neural networks   Handwritten Text Generation via Disentangled Representations 期刊论文  OAI收割 IEEE SIGNAL PROCESSING LETTERS, 2021, 卷号: 28, 页码: 1838-1842 作者:  Liu, Xiyan;  Meng, Gaofeng;  Xiang, Shiming;  Pan, Chunhong   |  收藏  |  浏览/下载：27/0  |  提交时间：2021/11/04 Training  Gaussian distribution  Text recognition  Image reconstruction  Task analysis  Generators  Convolution  Handwritten text generation  disentangled representation  generative adversarial networks  deep learning   Improving handwritten Chinese text recognition using neural network language models and convolutional neural network shape models 期刊论文  OAI收割 PATTERN RECOGNITION, 2017, 卷号: 2017, 期号: 65, 页码: 251-264 作者:  Wu, Yi-Chao;  Yin, Fei;  Liu, Cheng-Lin   |  收藏  |  浏览/下载：33/0  |  提交时间：2017/02/18 Handwritten Chinese Text Recognition  Feedforward Neural Network Language Model  Recurrent Neural Network Language Model  Hybrid Language Model  Convolutional Neural Network Shape Models   Simultaneous Script Identification and Handwriting Recognition via Multi-Task Learning of Recurrent Neural Networks 会议论文  OAI收割 Kyoto, Japan, 2017.11.9-15 作者:  Chen, Zhuo;  Wu, Yichao;  Yin, Fei;  Liu, Chenglin   |  收藏  |  浏览/下载：32/0  |  提交时间：2018/01/05 Multi-task Learning  Sepmdlstm  Script Identification  Language Identification  Handwritten Text Recognition   Learning confidence transformation for handwritten Chinese text recognition 期刊论文  OAI收割 INTERNATIONAL JOURNAL ON DOCUMENT ANALYSIS AND RECOGNITION, 2014, 卷号: 17, 期号: 3, 页码: 205-219 作者:  Wang, Da-Han;  Liu, Cheng-Lin 收藏  |  浏览/下载：44/0  |  提交时间：2015/08/12 Handwritten text recognition  Confidence learning  Parametric and nonparametric  Class-dependent and class-independent  String-level learning   Common Sense Knowledge for Handwritten Chinese Text Recognition 期刊论文  OAI收割 COGNITIVE COMPUTATION, 2013, 卷号: 5, 期号: 2, 页码: 234-242 作者:  Wang, Qiu-Feng;  Cambria, Erik;  Liu, Cheng-Lin;  Hussain, Amir 收藏  |  浏览/下载：40/0  |  提交时间：2015/08/12 Common sense knowledge  Natural language processing  Linguistic context  n-gram  Handwritten Chinese text recognition   脱机中文手写字符串切分方法研究 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院大学, 2013 作者:  许亮 收藏  |  浏览/下载：59/0  |  提交时间：2015/09/02 字符切分  粘连手写字符串  脱机手写中文文本识别  过切分  切分线段过滤  character segmentation  touching characters  offline handwritten text recognition  over-segmentation  separating line filtering   An approach for real-time recognition of online Chinese handwritten sentences 期刊论文  OAI收割 PATTERN RECOGNITION, 2012, 卷号: 45, 期号: 10, 页码: 3661-3675 作者:  Wang, Da-Han;  Liu, Cheng-Lin;  Zhou, Xiang-Dong 收藏  |  浏览/下载：23/0  |  提交时间：2015/08/12 Online Chinese handwritten sentence recognition  Real-time recognition  Dynamic text line segmentation  Dynamic over-segmentation  Dynamic candidate lattice  Path search   Handwritten Chinese Text Recognition by Integrating Multiple Contexts 期刊论文  OAI收割 IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, 2012, 卷号: 34, 期号: 8, 页码: 1469-1481 作者:  Wang, Qiu-Feng;  Yin, Fei;  Liu, Cheng-Lin 收藏  |  浏览/下载：42/0  |  提交时间：2015/08/12 Handwritten Chinese text recognition  confidence transformation  geometric models  language models  refined beam search  candidate character augmentation  maximum character accuracy training   脱机手写中文文本识别方法研究 学位论文  OAI收割 工学博士, 中国科学院自动化研究所: 中国科学院研究生院, 2012 作者:  王秋锋 收藏  |  浏览/下载：55/0  |  提交时间：2015/09/02 手写文本识别  路径评价准则  路径搜索算法  语言模型自适应  常识知识  handwritten text recognition  path evaluation criterion  path search method  language model adaptation  common sense knowledge