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.     

脱机手写汉字识别研究

脱机手写体汉字识别是当前OCR技术研究的热点之一.本文提出了一种用于手写体汉字识别的多特征多分类器集成的系统模型,并利用Matlab工具箱对50个汉字5000个样本进行了初步仿真实验,实验表明该模型是十分可行和有效的.     

基于HMM的印刷体阿拉伯文字符识别

在全球信息化的今天，信息的获取和交流有着特殊的需求，这要求文字识别技术不断地向前发展。文字识别的任务是将人类能够阅读的字符(包括手写体和印刷体文本)图像转换成计算机能够识别的代码(对于拉丁文来说是ASCII码，对于阿拉伯文来说是ASMO码)。文字识别技术可以分联机(on—line)与脱机(off—line)两种方法，而脱机识别又分为印刷体识别(printed)和手写体识别(Handwritten)。     

FPTA快速细化算法在脱机手写体汉字识别中的应用

阐述了将FPTA快速细化算法应用于脱机手写体汉字识别中,该算法提出了一种11象素支撑窗口,能有效地抑制样本中的“毛刺“,快速提取保持原始汉字样本连通性和拓扑性的骨架,它的处理速度和细化质量明显优于现有的一些细化算法,根据实验结果,该算法是一种有效的汉字样本细化算法。     

基于嵌入式Linux的汉字输入法

汉字输入法是嵌入式系统输入的一项重要技术,它的功能与性能直接影响到嵌入式系统在中国的推广与应用.主要研究了联机汉字手写体输入法,以及在嵌入式系统中实现汉字手写体输入法.     

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。     

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％     

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。     

基于ANN和HMM的联机手写体汉字识别系统

为了解决联机手写体汉字笔划顺序、笔划数目及笔划形状变化问题,提出了一种新的联机手写体汉字识别方法:人工神经网络(ANN)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的汉字识别方法,首先通过BP神经网络进行笔划识别,再通过笔划类型和笔划间位置关系的隐马尔可夫模型进行整字识别。实验证明,该联机手写体汉字识别系统具有较高地识别准确率。     

常见细化算法在手写体汉字识破别中的应用与比较

本文介绍了4种常见的细化算法，并将它们应用于脱机手写体汉字识别系统中，同时比较了它们的算法复杂度和相对应的识别率。根据实验结果，我们认为索引表细化算法较适合于脱机手写体汉字识别。     

MST在手写汉字切分中的应用

手写汉字切分是根据输入笔迹的空间位置关系进行汉字部件的合并切分,形成完整的汉字笔划以便进行识别处理.综合利用了汉字部件的结构位置关系和笔划的空间位置关系,根据笔划的最小生成树(minimal spanningtree,简称MST)对联机连续手写输入汉字进行切分,取得了较好的切分结果.切分的准确率超过91.6%.     

基于分位数的手写汉字识别方法

以往的手写汉字识别方法,无论应用何种特征提取方法,在生成标准模板时,一般都采用样本特征的算术平均值。文章提出了一种使用样本特征的分位数组合生成标准模板的方法,通过其在手写汉字识别中的应用表明,该方法比基于均值的标准模板有更好的鲁棒性,且在不增加任何计算量和算法复杂度的前提下,使系统的识别性能有所提高;同时该算法还有很好的推广性能,可以应用到各种特征提取算法中。     

英文手写联机识别的基础模型

为了识别较为工整的英文联机手写文字,定义了适合每个字母的字元,一共有七组不同的基本子元。使用简单的二维图形学,与简单的数学计算,可以确定每个不同字母的字元性质。使用这些字元,对大小写字母与数字实施具体组合定义,因为每个字符的具体定义内容,完全各不相同,依照逻辑可以推断,能够成功迅速的识别不连笔的较为工整的英文手写字符。这种建模方法,如果移植到类似的不同国家或地区的文字,如果笔画工整,每个字符又互相独立,那么在逻辑上就可以判定很有应用价值。     

基于手写辨识芯片的汉字手写输入技术

主要介绍在小型嵌入式应用系统中,如何借助于手写体辨识芯片ePH1200实现汉字以及其他字符的手写输入.根据芯片ePH1200的辨识功能和特点,介绍了手写体汉字的辨识过程;结合实例,介绍采用ePH1200、电阻式触摸屏和微控制器(MSP430)实现汉字手写输入的硬件接口电路与软件编程方法.     

手写体汉字特征分析

本文采用结构方法研究汉字手写体识别。通过对手写体汉字结构特征和书写特点的研究，我们发现，以直划和折划来表征笔划特征，以相交字元和基本字元来表征汉字结构特征，大大降低了结构方法中决策判断串行的程度。     

基于MQDF-DBM模型的脱机手写体汉字识别

针对脱机手写体汉字识别准确率较低的问题,提出一种基于修正的二次判别函数（Modified Quadratic Discriminant Function,MQDF）与深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine,DBM）的分类器级联模型。该模型的主要思想是MQDF和DBM在特征提取和分类机制上可以相辅相成。先用MQDF进行识别并得出结果,同时计算该结果的一个广义置信度。若置信度满足要求,则将识别结果作为最终结果输出,否则结合DBM进行二次识别,得到最终识别结果。实验结果表明,使用MQDF-DBM模型可以获得比单独使用MQDF和DBM模型更高的识别准确率,且识别速度比DBM更快。