基于汉字笔划骨骼运笔特征的特定对象笔迹鉴定的研究

本文论述了基于汉字笔划骨骼运笔特征的笔迹鉴定的方法。实验以汉字中抽取的基本笔划为研究对象，并提取反映各行笔部运笔的骨骼特征，以形成多维持征空间，在特征空间中确定鉴定对象的分布后，计算它与辞书中各书写者位置间的广义距离来实现笔迹的鉴定。判断鉴定对象是否自出于原书写者的方法即为特定对象鉴定法，该方法采用对十位书写者、八种基本笔划，每种笔划十个样本进行测试，结果显示对于单一笔划和笔划组合取得了令人满意的鉴定率，对推广和完善该实用性的研究具有参考价值。     

以笔画为对象的手写汉字笔迹鉴定——基于运笔和起笔收笔特征的笔迹鉴定

为克服以往笔迹鉴定中结体依存性的不足,本研究以手写汉字的基本笔画为对象,确定反映书写特点的运笔特征、起笔和收笔特征形成特征空间,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4种基本笔画,进行笔迹鉴定的实验,实验取得了满意的实验结果.     

基于笔画系数变换的手写汉字笔迹鉴定

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。     

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.     

基于手写体汉字笔画提取重构的识别方法

提出了手写体汉字笔画宽度提取、基于提取出的笔画宽度归一化手写体汉字的方法，给出手写体汉字笔画重构的思想，实现了一种基于手写体汉字笔画提取的汉字重构并最终识别手写体汉字的算法，构建了手写体汉字的识别系统。实验证实，该方法可保证原有笔画特征信息，且能有效地识别手写体汉字。     

基于笔压变换系数的手写汉字笔迹鉴定

本研究以手写汉字的基本笔划为对象,确定反映书写特征的笔压为时域特征,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4种基本笔划的笔压特征,进行笔迹鉴定的实验,取得了满意的实验结果.     

基于模糊子笔画统计特征的手写体汉字识别

汉字由笔画或子笔画组成,笔画或子笔画特征在手写体汉字识别中得到了广泛应用。论文提出一种模糊子笔画抽取方法,解决了因无限制手写体笔画随意性而使得抽取的子笔画不稳定的问题。计算字符边缘点“横”、“竖”、“撇”、“捺”的模糊子笔画属性特征,并将其与模糊网格相结合,生成模糊子笔画统计特征。银行支票手写体汉字大写金额识别的实验结果表明应用模糊子笔画统计特征能取得更好的识别效果。     

基于笔划特征的手写体汉字字符识别

本文提出了一种利用笔划提取骨架结构特征的手写体汉字字符识别方法。首先,以二进制字符模式的直线长度来决定笔划的方向,根据其方向和它们相互关系,将笔划分为笔划段和分叉段,然后提取笔划的骨架,亦称之为骨架段,在提取了所有的轮廓段后,对分叉段进行处理,找到分叉点和分叉角。轮廓段和分叉段在分叉点处相连,这样所有相连的骨架段构成了字符的骨架,根据提取的轮廓和分叉点,我们可以得到用于识别的基本笔划和笔划方向图。     

手写体汉字笔画特征点的完整性分析

提出了一种从手写体汉字骨骼图像．上提取分叉点的改进算法。采用新的骨骼图像分析技术提取新的候选特征点集，并且证明了骨骼上所有的分叉点都可以用该特征点集中的元素表示。实验表明新特征点集中元索的数量较以前大大减少。     

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.     

基于笔画特征的在线笔迹匹配算法

针对现有在线笔迹匹配算法鲁棒性不强的问题,本文提出将合并规则和跳跃规则引入到动态规划的迭代过程,以跳跃规则应对书写中的多、漏笔现象,以合并规则应对因多种书写不一致造成的分割点多提取、漏提取现象.在累计差异矩阵计算中,提出以笔画特征,特别是笔画形状信息来度量笔画间的差异.在SVC2004和SUSIG签名数据库上与现有主要在线笔迹匹配算法进行比较.实验结果表明,本文方法能较好应对多种局部书写和分割的不一致,从而获得更准确、鲁棒的笔画对应关系.     

基于笔画曲率特征的笔迹鉴别方法

现有的手写汉字脱机笔迹鉴别方法存在只能针对特定字符或需要大量样本字符等问题,为此提出一种基于笔画曲率特征的笔迹鉴别方法。首先运用数学形态学对采集的笔迹图像进行预处理,在横、竖、撇、捺四个方向提取具有代表性的笔画骨架,然后对笔画骨架进行圆的重构,提取四个方向笔画圆的曲率作为特征值组成笔迹特征矩,根据待鉴别的笔迹特征矩与数据库中笔迹特征矩向量夹角相似性度量结果对样本做出判断。实验结果表明该文方法对于待鉴别样本字符的内容没有要求,样本字符数量要求低、应用范围广、鲁棒性强。     

基于形态学变换的有限集手写体汉字识别

以21个金融汉字为研究对象,提出了一种基于数学形态学和弹性网格技术的特征融合方法.在汉字图像上构造弹性网格,利用形态学变换将汉字分解为4个方向笔画分量,分别提取方向特征和笔画穿透数目特征,然后将这两组特征向量的维数和度量统一后组合成复向量的形式,并采用K-L变换降维,去除冗余信息.该方法无需细化,受笔画不规则变形影响较小.实验证明,是一种有效的特征提取方法.     

基于特征反馈的手写体汉字识别系统研究

针对传统基于开环的汉字识别系统不完全符合人类识字过程的问题,构建了一种具有反馈结构的仿人智能识别系统。该系统根据待识别汉字的多模态定性识别结果来选择最佳的首轮识别方案,在完成识别之后,提取广义识字误差对候选字进行可信度判断和反馈校正。设计了3种广义识字误差,通过对这3种广义识字误差的类型和数值进行定性与定量相结合的分析,建立了识别结果的可信度评价指标体系和反馈校正决策机制。仿真实验结果验证了方法的可行性。     

基于边缘笔画特征结构的维吾尔笔迹鉴别

针对维吾尔文字的特点提出一种笔迹边缘量化模型的鉴别方法。该方法在提取边缘图像的基础上,以“横竖撇捺”基本笔画概念对维吾尔文字笔迹边缘在四族角度趋向上建立一种与文本无关、与方向和长度相关的特征结构矢量模型,统计所有局部窗口的特征结构并得到边缘笔画的概率密度特征向量,使用加权与不加权的距离公式求得鉴别样本笔迹与参考样本笔迹间的特征向量距离,通过比对向量距离来筛选笔迹的候选书写者。该方法能很好地刻画维吾尔文字的笔迹的局部的特征和风格,有较强的实用性,并取得了较好的鉴别效果。     

基于数学形态学的手写体汉字细化方法研究

提出了一种基于数学形态学的细化方法,该方法使用结构模板的方式对字符图像进行细化,并针对原有细化方法产生的细化不彻底现象,对原结构模板进行了改进。在常用细化结构模板的基础上,新增了几个结构模板,较好地解决了细化不彻底的现象。实验证明,细化后的图像保持了原图像的连通性并达到了很好的细化效果。     

基于整形特征和模糊识别的手写体汉字识别

针对以往手写体汉字识别方法的形近字准确识别率低、实现过程复杂和运算速度慢等不足,提出了一种比较简单和快捷的手写体汉字识别方法。该方法首先提取汉字整形特征,再按照笔顺进行编码,然后建立标准样本识别库,最后融合模糊模式识别方法以进行汉字识别。实验结果证明,该方法较好地解决了目前形近字的识别率低等问题,实现了以较快的速度和较高的准确率进行手写体汉字的在线识别。     

基于整形特征和模糊识别的手写体汉字识别

针对以往手写体汉字识别方法的形近字准确识别率低、实现过程复杂和运算速度慢等不足,提出了一种比较简单和快捷的手写体汉字识别方法.该方法首先提取汉字整形特征,再按照笔顺进行编码,然后建立标准样本识别库,最后融合模糊模式识别方法以进行汉字识别.实验结果证明,该方法较好地解决了目前形近字的识别率低等问题,实现了以较快的速度和较高的准确率进行手写体汉字的在线识别.     

基于汉字笔画特征的文本图像倒置判断算法

针对目前对文本图像倒置判断过分依赖文本标点的局限以及判断准确率不理想的问题,提出了一种新的中文文本图像倒置判断算法。算法运用投影法,对汉字进行定位,充分利用汉字笔画连续属性以及动态搜寻路径寻找撇笔迹,最后根据撇笔画的轮廓与走向特征运用特定的策略与算法判定出文本的方向。此法不仅很好地解决了上述问题,同时对扭曲的文本图像的倒置判断也有良好的效果。实验结果也验证了此法的可行性与有效性。通过实验结果与现有倒置判断算法相比,此法更具普遍适用性,在效率和准确率上也得到了较大的提高。