基于结构特征的汉字识别

提出一种基于文字结构特征的神经网络手写汉字识别策略，根据所提取的文字笔画方向、基本轮廓和交叉点等特征，采用基于自组织神经网络的模式聚类该方法完成正规手写文字的识别。该方法提取的笔画轮廓十分准确有效，对手写汉字的约束少，可识别的汉字数量大，在仿真实验中有效地识别了绝大多数手写汉字。     

手写汉字识别粗分类方法的研究

提出了一种基于汉字结构关系的手写汉字识别粗分类的新方法。该方法以抽取手写汉字基本笔划为基础，利用汉字的结构特征进行粗分类。它不公算法简单、分类速度快、分类能力强、分类稳定、可靠，在分类的同时又能把组成汉字的部件及其笔划随之而分离出来，为用句法结构方法识别手写汉字奠定了基础。     

一种基于参照模型的联机手写汉字识别方法

联机手写汉字的识别是模式识别的热点问题，现在所采用的多为特征匹配和结构匹配两种方法。结构匹配方法充分考虑了笔划间的连接关系，能构得到较好的识别率。结构匹配的关健在于如何有效地从输入手写汉字中提取笔划。考虑到同一个汉字的手写体会由于笔划的长短、延伸角度的不同而有所区别，但彼此仍存在极大的相似性，文章提出了一种基于参照模型的手写汉字笔划提取及匹配方法，以解决手写汉字识别问题中的难题。     

用于相似字识别的手写汉字特征优化方法

针对常用的手写汉字特征提取方法不利于后续线性区分分析(LDA)特征变换中发现相似汉字的细微区分信息,通过将传统的手写汉字特征提取和LDA变换表述为像素级特征的二维特征矩阵优化问题,并利用二维线性区分分析(2DLDA)变换进行手写汉字特征矩阵的优化,提出了一种用于手写相似汉字识别的特征优化方法.该方法可以避免高维像素级特征向量利用LDA变换进行优化中的散度矩阵奇异性问题.对手写相似汉字的识别实验表明,相对于传统的方法,经过所提方法优化的梯度特征,识别错误率可以降低48.86％,验证了方法的有效性.     

用自然结构分析法识别手写汉字

本文从汉字的自然层次结构出发,提出了手写汉字识别的自然结构分析法。在充分考查了国标集6763个汉字的基础上,建立了一个模拟实验系统。在该系统中,使用了扩充的有限自动机和启发式搜索等技术。该系统能识别带有少量连笔的手写汉字。实验结果表明:自然结构分析法是一种有效的手写汉字识别方法。     

汉王手写电脑

汉王科技联手微软精心打造了汉王手写电脑。据称，该产品是目前唯一一款使用自主研发手写技术的平板电脑。只需使用电磁笔，用户就可直接在手写电脑液晶屏上手写输入．其附设的手写识别技术可识别汉字行草和连笔英文单词，准确率在99％以上．手写识别率高于普通平板电脑几倍．附设的语音识别功能还可把普通话转换成汉字。     

知识基联机自然手写汉字识别

本文研究了一种识别联机自然手写汉字的方法,充分利用汉字知识,构造联机汉字的知识框架,在专门知识引导下识别自然手写汉字,汉字的多种构形规律和书写规律被用于联机汉字的知识表达和建模,输入汉字经过笔划元提取后,采用框架描述,与知识颤 中存储的汉字模型进行约束满足的不精确匹配。对国际一级汉字进行测试,在对书写次序,笔划数目,是否连笔等很少限制的情况下,能获得很高的识别率,证明本文方法是有效的。     

用动态有序弹性匹配方法识别手写印刷体汉字

本文为手写印刷体汉字分类提供了一种新的实用解决方法。本方法采用日本山本氏提出的用松驰匹配方法识别手写印刷体汉字的基本思想。给出了用汉字轮廓点的差分作为轮廓跟踪及折断点选择的算法,提高了轮廓折线化速度;分类是按汉字四周的外轮廓线分二级进行匹配的,提出了动态有序弹性匹配方法,使全域松弛匹配得以在局部区域进行,从而有效地提高了匹配速度;在进行第一级粗分类时,采用多个模板,有效地提高了按偏旁位置分布进行分类的正确率;最后利用内轮廓折线与字典逐字匹配,达到手写印刷体汉字识别的目的。本识别系统在386微机上用C语言编程实现,对国标一级3755个汉字进行了三万余字的识别试验,前十位的累计正确分类率达92%,第一位的累计正确分类率达84%。识别时间为每字1.8秒。     

基于余弦整形变换的手写汉字训练样本生成方法

提出了一种新的基于余弦整形变换的手写汉字训练样本生成方法，该方法可以有效提高现有手写汉字识别系统的识别性能。通过对原始训练样本进行基于余弦整形变换的样本生成和样本筛选，在一定程度上缓解了某些条件下训练样本不足的问题，增强了识别器的扩展能力和鲁棒性。在HCL2000数据库上进行的实验表明，该方法可有效提高汉字分类器的识别率。     

基于余弦整形变换的手写汉字训练样本生成方法

提出了一种新的基于余弦整形变换的手写汉字训练样本生成方法，该方法可以有效提高现有手写汉字识别系统的识别性能。通过对原始训练样本进行基于余弦整形变换的样本生成和样本筛选，在一定程度上缓解了某些条件下训练样本不足的问题，增强了识别器的扩展能力和鲁棒性。在HCL2000数据库上进行的实验表明，该方法可有效提高汉字分类器的识别率。     

基于人工神经网络的手写体相似汉字分类器的设计

相似汉字的准确分类是手写体汉字机器识别中的一个关键性问题。本文从手写体相似汉字的特征抽取方法、神经网络结构的选取及参数的确定、学习算法的设计等方面讨论了基于人工神经网络的手写体相似汉字分类器的设计方法 ,最后用 384组手写体相似汉字对分类器进行识别测试 ,实验结果证明了分类器的良好性能     

基于粗网格神经网络的车牌字符识别方法

目的为了进一步提高交通车牌字符自动识别能力.方法通过对车牌识别技术国内外现状的分析和对各类车牌识别技术的对比说明,提出了一种基于粗网格神经网络的车牌文字识别方法.该方法先将车牌字符进行预处理,用改进的粗网格法提取字符特征,并用神经网络识别车牌字符.结果在实验过程中所用的字符是从实际拍摄的车辆牌照图像中提取的汉字、英文大写字母和数字.人工提取的汉字种类覆盖了我国现有车辆牌照中出现的大部分汉字,而字母和数字的覆盖率为100%.从实验结果看:数字、字母的识别率比较高,尤其是数字,其识别率达到了99.16%.结论实验表明:数字、字母易于准确地提取特征,粗网格神经网络车牌字符识别方法具有较高的识别精度和实用价值.     

手写体汉字识别的一种粗分类方法

本文论述了一种适用于手写体汉字识别的粗分类方法。文中以方向笔道密度分布为基础,研究了手写体汉字特征的抽取,并按照方差准则选取有效的特征,以减少冗余的信息。此法用于500个常用汉字的粗分类,获得了较为满意的结果。     

A Structure Similarity Analysis Method for On－Line Recognition of Handwritten Chinese Characters

ＡＳｔｒｕｃｔｕｒｅＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＡｎａｌｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｆｏｒＯｎ－ＬｉｎｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＨａｎｄｗｒｉｔｔｅｎＣｈｉｎｅｓｅＣｈａｒａｃｔｅｒｓＬＩＵＪｉａｆｅｎｇ；ＴＡＮＧＪｉａｎｇｌｏｎｇ；ＳＨＵＷｅｎｈａｏ（刘家锋，唐...     

An integration approach to handwritten Chinese character recognition system

ＯｆｆｌｉｎｅｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎＣｈｉｎｅｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ(ｒｅｆｅｒｒｅｄｔｏａｓＣｈｉｎｅｓｅｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｒＣＣＲｆｏｒｓｈｏｒｔｉｎｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇ)ｉｓａｔｙｐｉｃａｌｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｃｌａｓｓｅｓｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍ.Ｔｈｅｐｒｏｐｅｒｔｉｅｓｏｆｌａｒｇｅｖｏｃａｂｕｌａｒｙ,ｃｏｍｐｌｅｘｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｌｏｔｓｏｆｓｉｍｉｌａｒｃｈａｒａｃｔｅｒｓｗｈｉｃｈＣｈｉｎｅ…     

基于模糊神经网络的印刷体汉字容错识别方法

类似于人脑的工作方式，模糊系统善于表达人的经验性知识，能处理难以依靠数学模型清晰表达的模糊性信息，在对汉字模式的辨识中具有较强的抗噪性。文中利用4层神经网络方法实现的一种模糊分类器，弥补了单纯的神经网络和单纯的模糊系统各自的不足，实现了模糊系统中规则的自学习性和自优化性，使系统具有很好的鲁棒性能。利用建立在一组网络上的表决机制，不仅降低了网络的复杂性，而且实现了对任意类数分类器的构造。实验结果表明，文中提出的方法很好地解决了对印刷体汉字进行客错识别问题。     

融合语义及边界信息的中文电子病历命名实体识别

中文电子病历数据专业性强,语法结构复杂,用于自然语言处理(NLP)的命名实体识别(NER)难度大。为了从电子病历数据中精确识别出医疗实体,提出了一种融合语义及边界信息的命名实体识别算法。首先,利用卷积神经网络(CNN)结构提取汉字图形信息,并与五笔特征拼接来丰富汉字的语义信息;然后,利用FLAT模型中的Lattice将医学词典作为字符潜在词组匹配文本信息;最后,将融入语义信息的Lattice模型用于中文电子病历命名实体识别。实验结果表明,该方法在Yidu-S4K数据集上的识别性能超过现有多种算法,且在Resume数据集上F1值可达到96.06%。     

汉字数学表达式的改进

汉字笔画中横和竖占很大比例，本文据此分解汉字，提出一种改进的汉字数学表达方法．该方法是以从汉字的整体特征出发进行全局分解得到的基本部件为基本操作数，以部件间的5种位置关系为运算符号的数学表达式．这种表达方式结构简单，形象自然，类似于代数系统，可以按照一定的规则进行运算，并可以广泛地应用于汉字的识别、网络传输、移动通信、汉字结构知识挖掘等方面．