基于区间二型模糊的手写文字识别不确定性研究
尚建华1
杨盛毅2
杨雯1
吴亮1
1.贵州民族大学数据科学与信息工程学院 贵州贵阳 5500002.贵州民族大学物理与机电工程学院 贵州贵阳 550000
摘要：随着人工智能技术的不断发展,手写文字的检测与识别技术在各类实际场景中发挥着不可或缺的关键作用.传统的文本识别系统依赖固定的置信度阈值评判识别结果的可靠性,但在处理模糊、不规范、相似的手写文字时存在识别错误的问题,根本原因是无法精准量化预测结果的不确定性.针对这一问题,文章提出了融合区间二型模糊系统(IT2FS)的手写文字不确定性的评估的校正框架.该框架基于PaddleOCR获取初始的识别结果和置信度.将置信度作为IT2FS的输入进行模糊推理,量化每个识别结果的不确定性,并构建人机协同校正机制,引导用户优先处理不确定性较高的文字区域.实验表明,该框架能有效识别OCR引擎原始结果中的潜在错误(即便在总体置信度较高时),并通过有针对性的人工校正干预,将输入手写文字图像的平均准确率从68.7％提升至90％,能有效减少传统的识别结果的复核时间.
关键词：手写文字识别区间二型模糊系统不确定性量化人工校正
资助基金：贵州省数据科学与计算智能科技创新人才团队项目(CXTD(2025)038)
论文发表日期：2026-01-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 37-40 )