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.     

手写汉字的集群识别

为了降低单个汉字的分辨率,论文分析了通用的汉字识别模型,并在此基础上建立了适于多字识别的集群识别模型。为了充分论证集群识别模型的观点,本文从理论证明和实验两方面获得支持根据。实验结果表明基于多字识别模型的集群识别能可靠提高对连续文字的识别效果,是手写汉字识别中很有希望的发展方向。     

面向连续字符识别的手写汉字部件集及统计规律

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%。     

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。     

用Visual C++构造用于手写汉字识别的模拟系统

手写汉字识别是模式识别领域极具应用前景的研究课题之一。本文介绍了用Visual C^ 6.0构造用于研究手写汉字识别的模拟系统，用软件方式实现手写输入。该系统使用方便，使用者可以将精力集中在手写汉字特征提取、识别速度和识别率等方面。     

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。     

哈萨克文脱机手写字符识别系统的研究与实现

由于手写哈萨克字符结构的特殊性,仅提取几种单一的字符特征进行识别时正确率较低,识别效果较差。由此采用改进的PCA方法定位单词基线位置,对每个字符提取包括笔画密度特征、投影特征、轮廓特征等在内的36种特征,使用K-W检验对各特征的分类能力进行比较,并采用线性判别函数进行分类,取得了较高的识别精度。实验结果表明,该系统针对脱机字符识别率达到94％以上。     

A Neural-Network-Based Approach to Optical Symbol Recognition

In this paper we propose a neural-network-based approach to solving optical symbol recognition problems, from node head recognition to handwritten digit recognition. We demonstrated that node heads could be easily recognized by using a set of fuzzy rules extracted from the parameters of trained neural networks. For handwritten digit recognition we demonstrated that only 12 features are sufficient to achieve a high recognition rate. Several databases were tested to demonstrate the effectiveness and efficiency of the proposed recognition method. This revised version was published online in June 2006 with corrections to the Cover Date.     

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。     

基于自产生投票的手写汉字识别

在模式识别领域,投票策略是非常有效的,而且已被成功应用到人脸检测、识别等领域. 然而,在手写汉字识别 (Handwritten Chinese character recognition, HCCR)中,由于类别集很大、训练样本少等特点,现有的很多分类器集成方法方法都很难直接应用于此领域. 本文提出一种自产生式投票的方法,该方法通过事先学习得到的参数集产生一个测试集合,然后用一个分类器去识别 测试集合中的每个样本,得到属于各个类别的概率,最后通过加权投票得到识别结果. 实验结果表明,本文提出的方法是实用和有效的.     

支票大写金额的印刷体与手写体辨识

针对银行支票大写金额识别工作中的手写体和印刷体辨识，抽取了4组分类特征，较好地体现了印刷体字符和手写体字符的区别。并且在构造分类器时，介绍了求取各分类特征对识别结果影响大小的权值向量的方法。在银行提供的大量真实票据上进行了验证，并且应用于实际的银行自动支票处理系统，取得了很好的效果。     

变形变换及其在手写体汉字整形中的应用

提出了一种新的一维变形变换方法并将之应用于手写体汉字的整形变换。尽管不同书写风格的同不类手写体汉字存在较大的随意性，但它们的拓扑结构是一致的，因此可将手写体汉字看成是一种可变形物体。通过选择适当的变形参数，该变形变换可以将一个汉字变形为24种不同的收写风格，利用一个变形系数可控制各种风格的变形程序。该变形变换可以矫正手写体中偏左、偏右、偏上、偏下、偏胖、偏瘦等各种位置变形，从而达到对手写体样本进行非线性规范化处理的效果。实验结果表明，手写体汉字经变形变换后，识别率可提高大约1．5％左右，显示了本文所得算法的有效性。     

一种基于局部Gabor滤波器组的手写体汉字识别方法

针对单一尺度的Gabor滤波器组只对某一特定粗细的手写体汉字敏感的缺点，提出了一种新颖的多尺度局部Gabor滤波器组。为了评估该方法的识别性能，提出了一个基于Gabor特征的手写体汉字识别系统，实验表明多尺度全局Gabor滤波器组在识别性能上明显提高，局部Gabor滤波器组在基本保持识别性能的情况下，特征维数明显降低，计算量和内存需求减少。该方法的创新之处在于选取局部Gabor滤波器，对863 HCL2000手写体汉字数据库的识别，最高平均识别率达到了92.32%，表明了该方法在手写体汉字识别中的有效性。     

基于神经网络和模糊匹配算法的手写汉字预分类研究

对手写汉字识别问题,提出了一种在识别之前对手写汉字预分类的新方法,该方法用Neocognitron网提取字符笔画特征,然后采用有监督的扩展ART神经网络（SEART）产生一定数量的预分类组并通过基于模糊相似测量的匹配算法进行预分类。实验表明,该方法用于手写汉字分类效果良好,预分类正确率达到98.22％。     

基于知识的满文识别后处理

为提高手写满文的整体文本识别率,基于规则和统计的方法提出以构建语料为主、规则为辅的满文语言知识库,并将其他应用于满文手写体字符识别结果中候选字的后验概率统计中．小范围测试样本表明该方法的有效性较高．     

基于仿射传播聚类的自适应手写字符识别

对于手写字符识别过程中相似字符较多且相同字符存在大量不规则书写变形的问题,提出一种改进的仿射传播聚类算法加入手写字符识别过程中。该算法基于原始仿射传播(AP)聚类算法,将其与聚类评判函数Silhouette结合,通过AP算法迭代过程自适应地改变偏向参数以调整类别数,并且结合每次聚类质量得到最优聚类结果。基于手写汉字识别的实验结果表明,加入了原始AP算法的识别率比传统识别过程得到的识别率总体提高1.52%,而加入改进AP算法的识别率又比加入原始AP算法的识别率总体提高了1.28%。该实验结果验证了加入聚类算法于手写字符识别过程的有效性,而改进AP算法相比原始AP算法在收敛性和聚类质量上都有一定的提高。     

词典驱动的联机手写日文病名识别研究

研究了一种有效的词典驱动的联机手写日文病名识别方法。病名词典以树结构存储,包含21 713个病名短语。在切分中,手写病名字符串通过分析相邻笔划之间的空间信息等特征被切分为原始的片段序列。连续的片段动态地合并为候选字符模式,不同的合并方式产生不同的候选字符序列,这样可构成一个切分候选网格。在识别过程中,结合病名词典匹配来限制候选字符模式的类别扩展,采用集束搜索策略来寻找到一条最优路径作为识别结果。用500个实际的手写病名样本做实验,平均每个病名的识别时间为0.87 s,识别正确率为83.16%。     

基于遗传算法的手写体汉字识别系统优化方法的研究

为了改善手写体汉字识别系统的性能,提出了前端单字识别器（SCR）和后端语言解码器（post-processing system）有效结合的模型,并且利用遗传算法对系统参数进行优化。以联机手写体汉字识别系统作为SCR进行测试,首选准确率为69．46％,汉字识别的准确率达到87．59％,较优化前提高6．4％。实验结果表明,遗传算法（GA）是一种有效的优化系统参数的方法。