基于弹性笔画长度的汉字笔画平面抽取及识别

针对手写体汉字识别过程中的特征抽取，提出了一种改进的抽取笔画平面的方法。首先，将手写汉字图像进行非线性规一化；然后，利用弹性笔画长度，根据汉字的横竖撇捺四种笔画分别抽取出四种笔画的平面；最后，将四个笔画平面分别均匀划分成S×S个小网格，在每个小格内计算其笔画交叉数目，便得到了一个4S2维的特征向量。实验利用基于最小距离的分类器对含有7600（19类）个汉字的测试集进行了分类，取得了较好的识别效果。     

基于笔画段分割和组合的汉字笔画提取模型

The offline recognition of Chinese Characters is a very important research field in OCR. In this paper, the authors propose an effective stroke extraction model for Chinese Character based on Stroke Segmentation and Combination. Comparing with the existed models, the experiments prove that it could improve the precision for the stroke extraction and reduce the computation complexity considerably.     

基于结构知识的手写体汉字合成方法

针对手写体汉字合成困难的问题,从离线手写体汉字样本的结构知识出发,提出一种合成手写体汉字的方法。该方法采用改进的方向游程算法提取汉字的笔画,并建立笔画框,从笔画框的结构知识出发构建起字体信息来合成汉字。实验结果证明,该方法可以较好地合成汉字,且容易识别,对光学字符识别有较好的抵抗能力。     

一种新的基于距离的汉字笔画抽取方法

在定义了相关术语的基础上提出了一种新的基于距离的汉字笔画抽取方法，并给出了实验结果，结果表明该方法可有效可行，为后续基于笔画的汉字信息处理打下了坚实的基础。     

一种新的基于细化的汉字笔画抽取方法及其在汉字识别中的应用

文章提出了一种新的基于细化的汉字笔画抽取方法,并把笔画统计特征用于汉字的识别。实验结果表明,该方法可有效地抽取出汉字的笔画并可成功地用于汉字的识别。     

基于知识的细化汉字笔划矫正方法

本文提出了一种基于知识的汉字细化笔划矫正方法,该方法运行速度快,矫正效果好。     

基于汉字笔画的汉字排序

目前常用的音序汉字序列并不符合中国人对汉字排序的观念,能够反应汉字特征的是汉字的笔画.结合汉字的重编码与汉字笔画排序规则,提出在计算机上实现汉字按笔画序规则排序的方法,根据重编码和内码的性质,在第一次排序结果的基础上再进行一次排序,使得排序搜索速度得到有效提高.     

基于图形识别的汉字笔画分类方法

提出了一种获得汉字笔画种类及其拓扑结构的新方法.通过分析TrueType字库存储的汉字字形信息,构造笔画图形并提取出笔画特征,采用统计分类和边界关键点定位相结合的方法,利用综合分类法实现了对二级6763个汉字的笔画种类和拓扑结构的基于XML的语义知识表达,可结合前端输入程序进行快速搜索和定位.为字体变形、字体自动生成、汉字知识挖掘等提供了必需的基本信息.实验表明这种方法能够准确、有效地识别汉字笔画及其拓扑结构.     

汉字笔画提取的算法与实现

本文提出了一种点阵汉字的笔画字模的描述方法以及基于这种描述方法的汉字笔画提取的算法和实现。     

一种基于动态描述库的集外汉字输入和显示方法

提出一种计算机系统字库中没有的集外字输入和显示的方法,以解决汉语言文字信息化发展的需要。该方法首先对一些字形进行矢量描述生成动态描述库,在集外字的输入过程中以动态描述库为桥梁,通过对动态描述库的操作,用户可以按照自己的意愿来设计和输出各种汉字,包括古文字、异体字,和错别字以及合体字等。该方法还有效地解决了由于使用轮廓字形描述而存在的字形动态编辑和字形变换的困难。     

一种基于笔划映射的曲线轮廓汉字字形设计方法

本文介绍了一种以汉字间架结构和基本笔划为汉字的知识表示，通过由导向因子和宽度因子控制的笔划映射来设计曲线轮廓汉字字形的方法。该方法以一套汉字间架结构库和一个基本笔划库为基础，可生成多种粗细的多套字库。改变基本笔划库，可改变生成的字体种类。     

基于面向对象思想的汉字特征研究

从计算机软件理论中的面向对象思想出发,分析汉字的抽象性、封装性、继承性、多态性等性质,提出汉字是一种面向对象的文字,并给出了解决汉字总量无限增长危机的方法。     

一个校对型汉字录入器的设计和实现

本文给出了一个校对型汉字录入器的设计和实现，详细描述了其核心－内码机制以及显示，键盘，校对和编辑模块的设计和实现。最后，作者论证了把汉字信息输入的前处理和后处理结合起来的意义。     

构造化线段特征矩阵的手写汉字识别

本文介绍了一种利用线段特征矩阵进行匹配的手写汉字识别方法。对输入文字图像测定其笔划宽度，抽取四个方向子图像。然后，利用文字图像重心分割图像成若干区域，按分割的区域，求各子图像区域的线段特征矩阵，与样本字库比较识别，进行手写汉字识别分类。实验表明本方法是有效的。     

一种便于自动生成识别规则的图象基元抽取方法

本文提出了一种便于自动生成识别规则的图象基元抽取方法。并将其用于手写字符的识别。结果表明,用本方法得到的图象基元链(句子)对图象的位置、大小、局部形变不敏感,降低了语言的信息冗余度。因而易于由样本图象直接生成识别规则.     

基于知识的快速角点提取

本文提出一种基于查表技术知识的基角点提取方法．就一定的考察点数目来说，该方法由于采用了人的知识，其检测效果是很好的．由于采用了查表技术，该方法的速度非常快，并且易于硬件实现．当用硬件实现该方法，对于５１２×５１２的真实图像，角．点提取能以电视速率进行．本文详细讨论了查找表的构造方法和知识的采集方法．实验表明该方法工作得很好．     

手写体汉字变形规律的机器发现

手写汉字的不规整是手写汉字的一个主要特点，也是影响识别率的一个重要因素。利用机器发现的方法，从大量手写体汉字样本中寻求手写汉字变形的一般规律，并将变形规律应用手汉字识别的过程之中，可以大大提高分类的准确性，并可以压缩样本字典的容量，提高匹配速度。     

汉字图像的视觉重心点提取算法研究

结合视觉特征与力矩平衡理论,提出一种基于汉字图像的视觉重心点提取算法。算法详细分析视觉重心与汉字字形的关系,并给出一种汉字图像视觉重心点的提取方法。为了保证阅读的流畅和舒适,利用视觉关注模型提取汉字图像的视觉特征;为了改善检验汉字字库的质量,利用力矩平衡理论保证汉字重心的平稳。实验结果表明:该算法不仅提取了汉字的视觉焦点,而且保证了汉字重心的平稳,有助于提高汉字字库的检验质量。     

基于基本笔画起收笔和笔压特征的手写汉字的计算机笔迹鉴定

以手写汉字的基本笔画为研究对象,提取笔画的起笔、收笔和笔压作为特征量,进行笔迹鉴定的研究.研究采用了10位书写者,每位书写者各书写70个汉字作为样本,提取4种基本笔画,进行笔迹鉴定的实验,实验取得了较为满意的鉴定率.本研究克服了以往笔迹鉴定中结体依存的不足,适用于所有的汉字.