基于模糊规则和相似测量的手写汉字预分类法

文章提出了一种手写汉字预分类的新方法,该方法分两步进行,首先提取笔划密度特征并用模糊规则产生四个预分类组;然后通过模糊逻辑处理将各组字符分别转换成基于非线性加权函数的模糊样板并通过基于模糊相似测量的匹配算法、相似性测量样板的分级分类进行预分类。测试结果表明,该方法效果良好,预分类正确率达到98.17%。     

基于神经网络和模糊匹配算法的手写汉字预分类研究

对手写汉字识别问题,提出了一种在识别之前对手写汉字预分类的新方法,该方法用Neocognitron网提取字符笔画特征,然后采用有监督的扩展ART神经网络（SEART）产生一定数量的预分类组并通过基于模糊相似测量的匹配算法进行预分类。实验表明,该方法用于手写汉字分类效果良好,预分类正确率达到98.22％。     

基于模糊模型相似测量的字符无监督分类法

该文提出一种基于模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法 ,用于对字符的无监督分类 ,以提高整个字符识别系统的速度、正确性和鲁棒性 .作者在字符印刷结构归类的基础上 ,采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合 .模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究 .该文讨论了该模糊模型的特性、模糊样板匹配的规则 ,并用于加快字符分类处理 ,经过字符分类 ,在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合而变得容易和快速     

基于多尺度小波分析的汉字字体识别

字符识别系统的研究已取得很大成功,要恢复版面信息的原貌,就要对字体进行识别.文中提出了一种基于小波能量分布比例特征的多尺度小波分析的汉字字体识别算法,通过对字符图像进行小波分析以及网格化,提取小波能量分布比例特征作为小波特征,应用BP神经网络在文本无关的条件下对汉字字体进行分类.实验表明,基于多尺度小波分析的汉字字体识别算法能有效的区分黑体、仿宋体、宋体以及楷体4种不同的字体.     

基于模糊模型相似测的字符无监督分类法

该文提出一种基模糊模型相似测量的文本分析系统的字符预分类方法，用于对字符的无监督分类，以提高整个字符识别系统的速度，正确性和鲁棒性，作者在字符印刷结构归类的基础上，采用模板匹配方法将各类字符分别转换成基于一非线性加权相似函数的模糊样板集合，模糊字符的无监督分类是字符匹配的一种自然范例并发展了加权模糊相似测量的研究，该文讨论了该模糊模型的特性，模糊样板匹配的规则，并用于加快字符分类处理，经过字符分类，在字符识别时由于只需针对较小的模糊样板集合变得容易和快速。     

基于流形学习的单字符字体辨别

文字种类识别及字体辨别已成为继印刷体文字识别以后新的国内外研究的热点,关于单字的手写体和印刷体辨别的研究不多,但在表单中却极为常用。对于字体辨别问题,引入流形学习算法局部线性嵌套（LLE）,假定数据为存在于嵌入高维空间的一个低维流形。提出了用于单字字体辨别的LLE泛化方法及邻域和内在维数的参数估计方法,基于印刷体/手写体汉字字符及数字的辨别实验表明,其性能优于直接支持向量机（SVM）分类,且经过LLE降维后的数据直接用线性判别分析方法（LDA）分类可以获得与LLE计算后SVM分类相近甚至更高的正确率和更快的分类速度。     

计算机汉字草体手写输入算法

为使汉字草体计算机输入识别精简化,对汉字草书手写体,实施分类与亚分类等类似处理.参照人的汉字草书书写习惯,提出模糊识别汉字草体手写输入算法.结合各种具体编码约定,可使软件编写思路清晰、减少编程工作量、提高编程工作效率.预见该算法能使最终软件短小有力.该思路可类推地移植到汉字行书、正楷与其他字体,也可移植到英文或其他少数民族文字,但显然具体处理方法不同.     

结合距离分类器的神经网络手写体汉字识别

手写体汉字识别技术中如何解决复杂的大类别识别问题,是汉字识别中的一个难点。该文介绍了基于笔划的手写体汉字特征抽取方法,提出了一种基于预分类的神经网络汉字识别方法,该方法用一个传统的距离分类器先对汉字进行预分类,神经网络根据预分类结果进行有选择的训练和识别,能有效解决神经网络大类别模式识别中的训练和分类问题,学习时间很短,识别效果较理想。     

基于FSVM脱机手写体汉字分类识别研究

针对脱机手写体汉字特点,给出一种采用模糊支持向量机粗分类的方法。根据小波分解像素密度特征,利用模糊支持向量机对汉字进行粗分类。细分类识别提取外围特征,同时融合小波多网格特征,采用一对多算法进行细识别。仿真实验表明,该方法有较高识别率。     

基于小波变换和分形维数的车牌汉字识别

提出一种基于小波变换与分形维数的车牌汉字识别方法.对字符图像进行预处理和小波变换,应用改进的微分盒维法计算图像分形盒维值,并构造特征向量,利用支持向量机分类器对字符进行分类与识别.实验结果表明,该方法对模糊字符的识别具有鲁棒性,可提高汉字识别率.     

汉字字形计算及其在校对系统中的应用

汉语是一种开放大字符集语言,汉字字形相似度计算是汉语信息处理的一项基础研究,对于汉字识别、计算机辅助的汉语文章校对和汉字教学都有重要作用.本文对现有汉字字形结构描述方法从图形相似角度进行了改进,并给出了一种基于结构描述的字形相似度计算算法,该方法计算相似度无需字形样本实例的学习训练,对于常用字和难于获取书写样本的生僻字的相似度计算,都具有很好的适应性,可满足不断扩大的汉字集合计算相似度的需要.实验表明,采用此法计算得到的GB2312中6763个汉字的相似字表,与人的认知结果吻合度很好,并应用于计算机辅助校对系统中的别字修改提示,显示出较好效果.     

基于汉字原型的手写汉字识别

本文以现存三种汉字的计算机表示和两种传统的汉字结构分析方法进行评述，应用拓扑和几何的基本原理，分析了汉字结构及其制约关系，确定了四类组成汉字的基本关系，在此基础上实现了汉字原型，最后给出了汉字原型应用手写汉字识别的实例。     

汉字手写式键盘输入方法的设计与实现

设计了一种汉字手写式键盘输入法,给出了基于快速模糊匹配方法的笔画智能生成算法及其实现。该方法在键盘上将汉字笔画模拟表示为笔画轨迹的起点、拐点、中间点和落点的键序列,通过构造笔画的网状搜索空间,实现了键序列到笔画序列集合的转换,进而实现汉字输入。本方法无需记忆键位,会写汉字就会输入。     

工程图纸自动输入字符识别的二维隐性马尔可夫模型方法

在分析了语音识别的一维马尔可夫模型(1D-HMM)方法的基础上,采用二维马尔可夫模型(2D-HMM)方法识别工程图纸中的各类印刷体汉字、较规范的手写仿宋体汉字、英文及阿拉伯数字,适用于多字体、倾斜字符识别等情形,抗噪声能力强,取得了较高的识别率.     

有限集手写汉字识别中的笔画分区矩描述特征

提出了一种笔画分区矩特征的提取方法。根据汉字笔画分布特点，利用小波变换将汉字分解为4个方向笔画分量，用分区矩分别描述4个笔画于图像，并采用K—L变换对特征进行降维处理。采用该特征对有限集手写体汉字进行识别，初步实验结果表明该方法十分有效。     

小类别数手写汉字识别

针对小类别数手写汉字,在骨架图形的基础上,把手写汉字看作孤枝、孤环和部件的集合,并定义三者之间的方位关系,从而建立手写汉字的数学模型．基于迷种模型,进一步探讨一种新的识别方法以及新方法所使用的知识库的构造方法．实验表明,所提出的模型及识别方法对于小类数的手写汉字识别行之有效。     

低质量汉字的分块搜索两级识别法

由于汉字笔画复杂,从视频中提取的汉字图像质量往往较差,采用传统光学字符识别(OCR)的结果不理想.为了解决低质量汉字图像的识别问题,提出一种基于分块搜索的两级识别方法.首先建立汉字图像的分块结构并模仿低质量汉字生成训练集,然后对训练集中各分块图像应用主成分分析提取特征并建立索引.待识别图像应用分块搜索和投票的方式从索引中获取候选汉字集合(一级识别),再根据投票结果的显著性辅以全局结构特征匹配识别汉字(二级识别).实验结果证明,该方法对于低质量汉字图像比普通的OCR方法具有更高的识别率.