基于组件合并的手写体汉字串分割

人们对孤立的手写体汉字字符的离线 识别做了大量的研究工作,而走向实用化的进展并不快.除了单字识别率不理想以外,从文本 中正确分割出单个汉字字符也是一个主要难题,因为字符的识别离不开正确分割.利用汉字的 基本结构特征,根据两个组件之间的上下、左右和包围关系,对组件进行合并形成完整的汉字 图像.对整个汉字字符串中组件的宽度和相邻组件的间距进行分析,有助于左右关系组件的合 并.实验结果表明,该方法对手写体汉字字符串具有理想的分割效果.     

手写体字符识别的多特征多分类器设计

特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的关键。文章针对手写体汉字和阿拉伯数字混和字符集的识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的字符特征并采用神经网络多分类器进行识别的设计方法。实验结果表明,该方法用于手写体混合字符集的识别是行之有效的。     

基于前景和背景分析的手写体汉字切分方法

在离线手写体字符识别中，正确切分字符是提高识别性能的关键步骤之一。本文针对离线手写体汉字，提出了一种基于垂直投影法和前景一背景细化的切分算法。首先，本算法利用垂直投影法和背景细化的方法对非粘连字符进行切分，根据周边特性取得代价函数，利用动态规划法合并字块。其次，对于粘连字符，根据背景和前景细化的结果，选取一系列的特征点形成切分路径，然后利用代价函数来选择合适的路径。实验结果表明，提出的切分算法对手写体汉字字符有较好的切分效果。     

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.     

基于联合两种特征的手写体维文字符识别

提出一种联合两种特征的手写体维文字符识别算法。该算法对手写体维文字符图像进行实值Gabor能量特征和方向线素网格特征的提取,将实值Gabor滤波器的128维能量特征和方向线素的128维网格特征结合起来,使用KNN分类器对两种特征进行联合分类。对手写体维文字符数据库中的样本分别进行手写体维文字符特征识别和维文字符笔迹特征识别。实验结果表明,和采用一种特征的识别算法比较,进一步提高了手写体维文字符的识别率。该算法也可用于手写体阿拉伯文字符的识别。     

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。     

基于笔划宽度提取的手写体汉字归一化方法

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。     

基于笔划宽度提取的手写体汉字归一化方法

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。     

组合结构特征的自由手写体数字识别算法研究

自由手写体因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大的问题。针对手写体数字识别的特点及要求,提出一种新的基于组合结构特征的自由手写体数字识别算法。通过扩展的字符结构特征识别算法自动、鲁棒地提取手写体数字字符端点、分叉点、横线等多种结构特征,并组合应用这些结构特征构造决策树完成手写体字符的自动识别。实验结果表明基于组合结构特征的自由手写体数字识别算法的鲁棒性和识别率明显优于传统方法。     

基于实时样本采集的个性化手写汉字输入系统设计

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。     

一种改进的脱机手写汉字四角特征粗分类方法

将粗分类应用于脱机手写汉字识别中,采用这种多层次分类策略,能有效地改善识别的性能,提高识别精度。本文提出了一种利用四角区域结构特征对手写汉字进行粗分类的方法。在对汉字基本笔画进行分析的基础之上,根据手写汉字形变的特点以及识别算法的要求,定义一组新的笔画单元,并将这些笔画单元与汉字特定区域内的结构进行比对,得到一组4位结构特征编码,以此作为脱机手写汉字粗分类的依据。对GB2312一级字库中的部分手写汉字进行采样和识别实验,结果证明改进的四角结构特征用于粗分类的有效性。     

一种脱机手写体汉字识别的容错编码方法研究

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。     

三枝粗糙集和变粒度原理的手写体汉字识别

将三枝决策粗糙集模型用于手写体汉字识别,建立三枝决策粗糙集模型,其区域分类以正、负和边界为基础,更好地体现手写体汉字识别分类近似性。定义了脱机手写体汉字识别决策信息系统特征属性约简相对粒度熵和属性重要度,将手写体汉字识别从属性重要度的角度出发,设计一种基于粒与粒之间逻辑运算的自下而上的粒度网结构,使手写体汉字识别属性集的适用粒度逐渐变大,可以获取更多的有效信息。仿真实验表明,该方法是可行有效的。     

SVM多值分类器在脱机手写体相似汉字识别中的应用

相似字的普遍存在是影响脱机手写体汉字识别率低的主要原因之一。论文研究了支持向量机(SVM)多值分类器在手写相似汉字识别中的应用,所提出的方法采用了小波弹性网格技术提取汉字的特征,通过实验比较了三种不同的SVM分类器组合策略的分类效果。     

SVM在小字符集脱机手写体汉字识别中的应用研究

提出将SVM方法引入小字符集脱机手写体汉字识别，利用较少的训练样本就可以达到比较理想的识别效果，并在小校本学习的情况下同最小距离法和多重相似度法的识别率和识别时间作了比较，说明SVM方法在小字符集脱机手写体汉字识别中实用性。     

对联机手写汉字识别技术的研究——实现笔画识别

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。     

一个实用的手写成绩单识别系统

介绍了一个实用的手写成绩单识别系统，它既可以识别手写的数字成绩单，也可以识别手写的汉字成绩单。对脱机手写汉字的识别，提出了一种基于隐马尔可夫模型的识别方法。