基于细识别的脱机手写体汉字识别的集成

目前脱机手写体汉字识别技术的细识别采用的方法有很多,如重心模糊网格法,势场特征撮法等,但第一一种方法都有不足之处,不能达到很的效果,该文提出了一种不细化担取笔划元法及综合３种识别方法的集成方案,使识别率有了很大的提高。     

脱机手写体汉字识别后处理综合纠错算法设计和实现

充分利用了汉语词的信息及字词的频度信息，利用面向对象技术并用多级的纠错方法，实现了一个基于综合算法的汉字识别后处理系统，明显地提高了脱机手写体汉字最终识别率。     

脱机手写体汉字识别综述

脱机手写体汉字识别是模式识别领域中的难题之一。该文分析影响脱机手写体汉字识别性能的主要方面,如规范化方法、特征提取方法及分类方法,给出了每种方法的适用条件,介绍了目前研究中所使用的数据库。     

脱机手写体汉字识别技术研究的回顾与展望

在简要介绍系统构成的基础上，重点阐述了手写汉字切分、特征选择与提取、分类器设计及后处理，并探讨了今后的主要研究路线。     

脱机手写体汉字识别技术研究的几点思考

针对脱机手写体汉字识别的研究现状。在思考分析基础上．探讨了进一步研究的路线。     

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。     

脱机手写体汉字识别研究综述

脱机手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。该文对目前脱机手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍,阐述了各种方法的优缺点,并提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题的策略。最后根据目前的研究状况,指出今后研究中需要注意的问题和研究的发展方向。     

基于模糊方向特征的手写体汉字识别

方向特征在手写体汉字识别中得到了广泛应用[1,2].本文引入模糊数学的思想,提出了模糊方向特征.汉字的模糊方向特征的提取过程包括:(1)确定模糊网络;(2)抽取边缘点"横、竖、撇、捺"模糊方向属性特征;(3)合成模糊网络和边缘点模糊方向属性特征,生成汉字字符的模糊方向特征我们应用模糊方向特征,实现了一个脱机非限制手写体汉字识别系统,对含有7 600(19类)个汉字的测试集测试,取得了较好的识别效果.这表明,本文提出的模糊方向特征对手写体汉字的识别是有效的.     

脱机手写体汉字识别技术综述

一、汉字识别汉字已有数千年的历史,也是世界上使用人数最多的文字,对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的贡献,并将继续发挥重要的、与其它文字形式难以取代的作用。然而,汉字是非字母化、非拼音化的文字,     

隐马尔可夫模型在脱机手写体汉字识别中的应用

介绍了一种新的脱机手写汉字识别方法－－隐马尔可夫模型（HMM）法，该方法对每个汉字建立8个HMM，通过等比重综合方法将8个分类器的计算结果进行综合，从而得到识别结果，实践证明该方法是可行的。     

脱机手写体汉字识别中多模板字典的制作方法

针对手写体汉字字形变化复杂的特点,提出了一种基于特征向量分布的多模板字典制作方法,并通过赋予该多模板字典自学习功能,来提高其泛化能力。实验证明,用这种方法制作的字典与用传统方法制作的同类字典相比,能够有效地提高系统的总体识别率。     

BP算法在手写体汉字识别中的应用

介绍了人工神经网络的概念和原理，重点介绍和推导了BP算法。分析了手写体汉字识别存在的问题及应用的技术，并对利用BP算法进行手写体汉字识别进行了详细讨论，分析了在用BP算法进行手写体汉字识别时的具体步骤，最后介绍了对BP算法提出的改进方法。     

改进的脱机手写体汉字细化算法

在手写体汉字识别中,细化是关键的步骤.数学形态学细化方法是近年来汉字细化采用的主要方法.细化效果的好坏取决于结构元素的选取.在对细化算法进行大量分析的基础上,针对手写体汉字的特点对原有算法的结构元素进行了改进,细化的对象由原图像改进为归一化后图像,文中算法使用了23组汉字,每组100个汉字进行实验.实验表明,改进后的算...     

大字符集脱机手写体汉字识别粗分类问题

以HCL2000手写汉字库为基础,构建了一个实验系统,对一级汉字库3 755个汉字,使用不同的汉字特征和不同的分类距离,进行了一系列比较实验,探讨了大字符集脱机手写体汉字识别的粗分类问题,得到了一些有用的结论.     

手写体汉字识别的神经网络算法

本文提出了一种用于手写体汉字识别的神经网络算法，该算法可以模拟人类认识过程在特征提取和分类方面的联想记忆特性，可将其非监督／监督学习机制的自适应动力学属性应用于系统的稳定和优化。该算法同现有算法的区别主要体现在两，点上：（１）神经网络的联想记忆机制将传统模式识别中的两个独立过程──特征提取与模式分类有机地加以综合；（２）自组织映射（ＫｏｈｏｎｅｎＳｏｍ）网络与ＢＰ学习机制相综合，以有效地进行汉字识别和极大地提高收敛速度。该算法已应用于手写体汉字识别，并且对并行分布式仿真环境和体系结构来说，它是可并行化和实用的。     

脱机手写体汉字识别的支持向量机方法研究

提出一种采用二叉树粗分类与SVM细分类结合的分类识别方法,充分发挥SVM在二类分类问题方面相对于单一SVM方法的优势 .实验结果表明提出的识别方法在解决复杂多分类脱机手写体汉字分类识别问题上有效的提高了分类精度和速度.     

联机手写体汉字识别后处理技术的研究

文中提出了一种规则和统计相结合的计算语言模型应用于联机手写体汉字识别后处理的技术,把基于统计的大词表Ｍａｒｋｏｖ语言模型与语言规则量化模型,通过词网格技术集成在一个语言解码器,这种后处理方法由３个阶段组成,词网格生成,语言解码,基于Ｃａｃｈｅ的自学习机制,语言解码器采用Ｖｉｔｅｒｂｉ搜索算法求解最优语句候选,该项技术已应用于ＨＰＣ（手持机）手写电脑的联机汉字手写体识别系统中,汉字识别率为９１．３％     

基于笔划包围盒的脱机手写体汉字分割算法

汉字分割是脱机手写体汉字识别预处理的重要部分，改进了基于笔画包围盒的汉字分割算法。根据方向行程长度提取出汉字的笔画，对所得笔画建立包围盒。使用4种基本合并操作得到汉字的粗略的分割。最后使用动态规划的方法实现汉字的精细分割。实验结果表明，该算法较好地解决了汉字分割中的笔画粘连和重叠问题。