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本文介绍了一个基于ActiveX技术的手写笔迹存储处理系统,主要包括手写笔迹的采集、笔迹存储、绘制、反走样、笔迹的处理等模块。在反走样模块中我们在Wu反走样的基础上,实现了三像素宽度和四像素宽度直线的反走样算法。本系统界面与A4纸大小一致,用户在纸上进行书写和批注。的同时笔迹也实时显示在电子文档里,真正实现了纸质文档和电子文档的同步和准确定位。我们还实现了在word中嵌入手写笔迹,满足了用户的多种需求。 相似文献
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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. 相似文献
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本研究以手写汉字的基本笔画为对象,确定反映书写特征的相对幅度和相对斜率为时域特征,并对时域特征进行Fourier变换,抽取变换实系数形成特征空间,实现笔迹鉴定。本研究采用10位书写者,各书写70个汉字,提取5种基本笔画,进行笔迹鉴定的实验,实验取得了满意的结果。 相似文献
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笔迹鉴别的目的是区分不同的书写者,而笔划提取是笔迹鉴别的基础。本文提出了一种用于笔迹鉴别的手写汉字笔划提取算法,该算法定义了凹凸点与四种基本笔划相交类型的对应关系,通过字符图像轮廓上的凹凸点检测来确定笔划相交区域和相交类型;接着,在各个相交区域上,根据其笔划相交类型进行形状分割;最后,用对笔划轮廓两侧对应点进行跟踪的方法来进行细化。我们将该算法与基于细化和基于段化的笔划提取算法进行比较,实验结果表明,该提取算法具有比较高的准确率和有效性,因此本文提出的基于形状分割的手写汉字笔划提取方法具有较高的可操作性和实用价值。 相似文献
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一种基于微结构特征的多文种文本无关笔迹鉴别方法 总被引:4,自引:0,他引:4
与字符识别一样, 计算机自动笔迹鉴别是一个涉及到不同文种的研究课题. 本文提出了一种基于网格窗口微结构特征的文本无关的笔迹鉴别方法, 能适用于各种不同文种的笔迹. 该方法对笔迹中局部细微结构的书写变化趋势进行描述, 并采用加权距离度量方法进行笔迹相似性度量. 利用该方法实现了文本无关的多文种笔迹检索系统, 并在实际汉字、英文、藏文和维吾尔文的笔迹库上进行了测试. 实验证明, 该方法是一种高效且适用性较广、限制性较少的笔迹鉴别方法. 相似文献
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基于纹理分析的笔迹鉴别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
笔迹鉴别是通过分析手写字符的书写风格来判断书写人身份的一门技术。本文把手写笔迹作为一种纹理来看待,将笔迹鉴别转化为纹理识别来处理,利用多通道Gabor滤波器来提取笔迹图像的纹理特征,用支持向量机进行分类。实验中采集了17个人的不同笔迹,取得了较好的结果。 相似文献
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手写体汉字识别是字符识别领域中的难点。为了使机器识别汉字适应于手写体汉字的变形等因素,基于人类认识汉字的容错机理,提出了一种用于机器识字的汉字容错编码方法,以提高手写体汉字识别率。该编码方法首先对横竖撇捺笔划形态给出了模糊化表示;然后定义了仿人拆字的字元集,并给出了易混淆笔划字元的多归类容错编码;接着给出了笔划字元的顺序判断规则和归结了36类简单常用字的部首子结构,并给出冗余的容错编码;进而建立了仿人构字的汉字编码规则和具有容错性的多模板字典,并对《新华字典》中收录的10000余个单字汉字进行了标准编码,重码率为0.48%;最后对HCCORG和NKIM手写体汉字库中的100个手写体汉字进行了仿真识别,识别正确率为96%。试验结果表明,这种编码方法可生成多模板字典,不仅对手写体汉字变形具有较好的容错性,且重码率和误识率较低。 相似文献
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联机手写汉字识别(OLCCR),是指用笔在图形输入板上写字,人一边写,机器一边认,是一种方便的汉字识别手段。在各种自动识别输入的方法中,OLCCR是能够代替或部分代替人工编码输入的惟一可能的方法。识别中主要是两方面的问题:建立汉字识别库和手写板上笔画轨迹的识别。文中就第二方面即手写笔画识别的问题进行了全面的研究,采用笔画基元帮助分析笔画轨迹,并用可视化编程工具Visual C 6.0实现了基于这种方法的笔画识别过程。 相似文献
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手写汉字评价推动了计算机辅助教学的快速发展,如何通过手写汉字评价技术,在无教师帮助的情况下实现手写汉字的等级/规范性评价是当前研究的重点。对手写汉字评价相关概念以及发展趋势进行阐述;对手写汉字评价的不同研究方法进行详细介绍,包括基于规则、特征相似度计算、模糊矩阵以及机器学习等方面,并对各种方法的优缺点进行总结归纳;对手写汉字评价的反馈形式进行介绍,包括数据到文本生成、字形匹配与图形辅助等方面;分析手写汉字评价面临的多个问题,进一步思考其未来的发展。 相似文献
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为有效地获取脱机手写体汉字笔划信息,采用过程神经元网络提取手写体汉字基本笔段,分析各类笔段间的拓扑性质,并将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的六种汉字笔划类型在不同位置组成的几何图形.模仿人类汉字形码输入法,统计具有冗余容错形状的笔划类型和相合相交点的数量和位置,建立手写体汉字多维特征知识数据结构表,通过对比和判断仿人容错地识别手写体汉字.对SCUT-IRAC手写体汉字库中汉字进行了实验仿真,该方法具有较强的"认知"手写体汉字的能力. 相似文献
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本文面向手写字符序列输入信号连续识别研究,分析了汉字及联机手写文本的特点,提出并构建了手写汉字部件集。基于该部件集,完成了GB2312-80的6,763个汉字的部件拆分编码和部件集的测试。统计编码数据发现,汉字依手写部件数的分布规律呈对数正态分布。本文从统计学和字符识别技术的角度对手写部件的构字能力作了分析和讨论,部件集的设计方案在部件选择和汉字拆分上均满足设计要求。实验表明,基于手写部件构造的部件识别器对手写汉字和连续汉字的部件识别率分别达到70.21%和58.49%。 相似文献
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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。 相似文献
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基于笔划宽度提取的手写体汉字归一化方法 总被引:1,自引:0,他引:1
手写体汉字书写变形是手写体汉字识别预处理阶段的重要问题之一。为了有效地改善手写体汉字变形并识别手写体汉字,提出了手写体汉字笔划宽度提取,以及基于提取出的笔划宽度的手写体汉字归一化的方法。用上述方法在计算机上进行仿真实验,实验结果表明,手写体汉字归一化的方法既能保证原手写体汉字的形状结构特征不变,并可有效地改善手写体汉字变形差异。 相似文献
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手写汉字识别是手写汉字输入的基础。目前智能设备中的手写汉字输入法无法根据用户的汉字书写习惯,动态调整识别模型以提升手写汉字的正确识别率。通过对最新深度学习算法及训练模型的研究,提出了一种基于用户手写汉字样本实时采集的个性化手写汉字输入系统的设计方法。该方法将采集用户的手写汉字作为增量样本,通过对服务器端训练生成的手写汉字识别模型的再次训练,使识别模型能够更好地适应该用户的书写习惯,提升手写汉字输入系统的识别率。最后,在该理论方法的基础上,结合新设计的深度残差网络,进行了手写汉字识别的对比实验。实验结果显示,通过引入实时采集样本的再次训练,手写汉字识别模型的识别率有较大幅度的提升,能够更有效的满足用户在智能设备端对手写汉字输入系统的使用需求。 相似文献