基于参照模型的联机手写汉字笔划提取及识别

本文提出一种基于参照模型的联机手写汉字的笔划提取及识别的新方法 ,在该方法中不但考虑了流字识别中笔划的提取、匹配 ,还充分考虑到笔划间的连接关系 ,在手写汉字识别中取得了较好的效果。     

一种基于笔划宽度的印鉴分割方法

印鉴分割是正确识别真假印鉴的关键问题,本文给出了一种新的印鉴图像分割算法。该算法基于样本章（印鉴）和待验章（印鉴）在具有相同的笔划宽度时,分割效果最佳,最利于真假印鉴的识别。选定一定范围的灰度值作为可能的阈值,从中选 出使待验章和样本章的笔划宽度相差最小的阈值作为最佳阈值。对位于待验章和样本章的交集中的边缘点分别在待验章和样本章中求水平和垂直方向上的笔划宽度,并且仅取宽度差最小的一个方向上的宽度差,很好地避免了印泥的浓淡、盖印时用力的深浅、印泥污染、笔划断裂和分裂带来的干扰。实验和实践证明,该方法分割效果好,并具有很好的稳定性,在识别真假印鉴的实践中得到了很好的应用。     

基于知识的细化汉字笔划矫正方法

本文提出了一种基于知识的汉字细化笔划矫正方法,该方法运行速度快,矫正效果好。     

基于笔划包围盒的脱机手写体汉字分割算法

汉字分割是脱机手写体汉字识别预处理的重要部分，改进了基于笔画包围盒的汉字分割算法。根据方向行程长度提取出汉字的笔画，对所得笔画建立包围盒。使用4种基本合并操作得到汉字的粗略的分割。最后使用动态规划的方法实现汉字的精细分割。实验结果表明，该算法较好地解决了汉字分割中的笔画粘连和重叠问题。     

基于模糊区域检测的手写汉字笔画提取方法

针对手写汉字笔画提取的重点和难点--模糊区域的识别和解析问题,提出了一种新的基于模糊区域检测的笔画提取算法.该算法首先利用细化算法提取的fork候选点和fork候选点附近的轮廓信息来检测模糊区域;然后利用图模型来对子笔画和模糊区域进行建模,同时通过构造贝叶斯分类器来分析子笔画对的连续性,并通过路径搜索来得到子笔画序列;最后通过进行B样条插值来提取细化后的笔画.对比实验结果表明,该算法不仅能够有效地用于模糊区域检测和笔画提取,而且能够避免细化结果在模糊区域内的形状畸变.     

一种基于骨架的篆字笔划分割方法

依据篆刻艺术的特点,提出一种从篆字骨架中分割出笔划的方法。通过图像细化方法提取篆字的骨架图;分析骨架图中笔划的交又点和交叉区域,得到特定篆字的子笔划;在各交又区域内利用模板匹配方法组合子笔划得到篆字笔划。通过实验证明,上述方法对分割篆字笔划具有一定的效果。     

基于局部结构分割的维吾尔文笔迹鉴别方法

针对基于纹理分析的全局特征提取受文本组合或字符连接影响较大,导致特征提取不稳定的现象,以及现有局部特征提取方法存在的不足,提出一种基于局部结构分割构建Codebook的维吾尔文文本无关笔迹鉴别方法。该方法根据笔迹图像的像素值提取维吾尔文笔迹样本中具有代表性的轮廓,生成描述书写者书写风格的Codebook并进行相似性度量,从而达到笔迹鉴别的目的。实验结果表明,该方法对于维吾尔文笔迹是一种简单、可行,具有较高识别率的笔迹鉴别方法。     

用VB实现联机手写汉字的笔划端点提取

对联机自然手写汉字识别系统中笔划提取问题进行了研究,提出一种基于时间间隔的笔划端点提取策略,并用可视化编程工具Visual Basic加以实现。实验表明,该策略和算法具有较高的稳定性和变形容忍度。     

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。     

基于笔划类型的字符细化算法研究

字形细化可以大大简化汉字识别特征的提取过程,提高汉字识别的准确性和快速性,是字符识别最重要的预处理技术之一。文中探索并提出了一种提取字符的组成笔划并根据笔划类型直接求取各笔划的中心骨架,从而完成对字符细化的细化算法,并将其用于所研制的汽车牌照计算机自动识别系统之中,取得了令人满意的效果。     

一种新的基于细化的汉字笔画抽取方法及其在汉字识别中的应用

文章提出了一种新的基于细化的汉字笔画抽取方法,并把笔画统计特征用于汉字的识别。实验结果表明,该方法可有效地抽取出汉字的笔画并可成功地用于汉字的识别。     

脱机手写满文笔画基元的提取和识别

笔画的正确提取对文字识别结果至关重要。该文提出并实现了一种全新的满文笔画提取方法。基于满文文字的结构和特征,首先对处理目标进行预处理,确定笔画主干,创建笔画生长法对满文文字笔画实现自动提取。对提取得到的笔画进行分类,然后对照笔画特征库进行识别。试验表明,该方法对规整手写的满文文字的笔画提取和识别有令人满意的效果,为进一步脱机手写满文识别研究奠定了坚实的基础。     

一种快速手写汉字细化算法

改进了Hilditch经典细化算法,将串行算法转化为并行算法,并引入一组删除模板和一组保留模板。改进后的算法细化速度快、且能获得效果优良的中心骨架。文中对算法进行了描述,并通过具体实例说明了算法的有效性。     

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。     

基于小波包分解的手写体金融汉字识别

本文提出一种基于小波包分解的手写体金融汉字识别算法。该算法首先对汉字图像进行小波包分解,利用基于节点子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树;然后,将得到的子图像划分成多个局部窗口,计算局部窗口的能量值组成特征向量;再通过主成分分析(PCA)选择分类能力最强的一组特征,降低特征空间的维数;最后,用SVM多类分类方法进行分类判决。实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果。     

一种多分类器集成的手写体汉字识别方法

多分类器集成是手写体汉字识别领域的新方向。本文提出的多分类器集成方法通过改进的欧氏距离分类器将待识别汉字分类到某个粗分结果集中,然后根据粗分结果集选择1-N(one-against-rest)的SVM分类器对待识别汉字进行细分,最后用贝叶斯集成两级分类器。实验对国标一级汉字中的1034个手写汉字进行识别,证明了方案的有效性。     

用蚁群算法求解Job-Shop问题的机器分解方法

针对生产调度中Job-Shop问题,蚁群算法在求解Job-Shop问题时有计算量大的缺点,为了提高求解效率,将机器分解方法引入蚁群算法.机器分解方法在每次迭代中蚂蚁仅在子图中构造部分解,并与上次迭代中其他机器上的顺序共同构成本次解,提高了蚁群算法求解Job-Shop问题的效率.并且在算法中提出了一种新的状态转移规则和设计了蚂蚁起点位置的方法.通过在Benchmark算例上的仿真,与原有的一类集中式求解的蚁群算法作了比较,结果显示改进后的算法取得了较好的结果,大大缩短了计算时间,说明机器分解方法的有效性.     

Adaptive Fractal Image Sequence Coding by Variable Shape Decomposition

A two-phase fractal image sequence compression system is proposed. In the classification phase, according to the texture attribution a testing solid image block is assigned to its corresponding texture class. The texture attribution is derived from the tomographic block projection classification for the finite projection directions at the three-dimensional (3D) space. In the adaptive coding phase, both the algorithm of the 3D projection classification and the 3D variable shape decomposition are incorporated into the variable shape block transformation for image sequence. By applying this variable shape block transformation algorithm to fractal image sequence coding scheme, we can obtain a promising performance.