手写汉字识别系统中的识别字典结构

提出了一种树形识别字典结构，并采用坐标描述法对汉字的结构进行描述，从而有效地提高了汉字部件（包括笔划）之间位置关系的描述精度．     

句法统计距离及其在联机手写汉字识别中的应用

提出一种将句法识别方法与统计识别方法结合起来的距离概念:句法统计距离。采用这种距离对联机手写汉字笔划进行识别,效果令人满意,正确识别率达98％。     

基于学习和理解的手写汉字识别方法

本文分析了手写体汉字识别各环节遇到的困难,及现有特征提取方法的不足,提出了一种新的特征抽取方法一四角号码法并进行了一系列实验,实验结果证明了该方法的可行性。     

知识基联机自然手写汉字识别

本文研究了一种识别联机自然手写汉字的方法,充分利用汉字知识,构造联机汉字的知识框架,在专门知识引导下识别自然手写汉字,汉字的多种构形规律和书写规律被用于联机汉字的知识表达和建模,输入汉字经过笔划元提取后,采用框架描述,与知识颤 中存储的汉字模型进行约束满足的不精确匹配。对国际一级汉字进行测试,在对书写次序,笔划数目,是否连笔等很少限制的情况下,能获得很高的识别率,证明本文方法是有效的。     

利用图论算法识别限制性手写汉字

介绍了以图的同构算法为基础,对限制性手写汉字进行了计算机光电识别的方法。该方法已能识别限制手写汉字,正确识别率超过８５％,并且有潜力识别更多的,数量不限的汉字。     

古文字的联机手写识别研究

分析了近年来古文字研究与计算机技术相结合的一些重要成果,以及古文字的构形特点之后,提出了一种用于识别联机手写古文字的方法,详细介绍了所采用的笔画特征和字元特征,主要包括在古文字书写变形中具有较高稳定性的7种笔型特征,以及笔画交叉点、字元相对位置特征等等.并在此基础上,介绍了所构建的一个古文字识别的原型系统.同时指出了系统在对异体字的兼容,对古文字音、义的处理等方面存在的不足,提出了古文字识别智能化的研究方向,对今后古文字联机手写体识别的改进具有一定的参考价值.     

手写印刷体汉字识别的细化算法研究

细化是汉字识别预处理中重要的技术之一。它可在保持原汉字大部分信息的基础之上，极大地压缩汉字的存禽量，有利于后续的特征抽取与识别。在比较了几种不同细化方法的优劣之后，提出了一种改进的细化算法，并进行了计算机仿真。     

脱机手写体汉字识别中的预处理算法研究

多年来,许多科技工作者都时汉字识别这一研究领域产生了极大的兴趣,并发表了大量的有关该研究领域的研究报告和文献,针对脱机手写体汉字识别的预处理工作,重点讨论了图像二值化和字符分割,提出图像二值化的改进算法和简单粘连字符分割的算法、经过实验,在预处理工作中得到了较满意的结果．     

手写中文速记符的多级识别策略

提出了一种实时高效的手写人群速记符三级识别策略,在以声符和韵符为识别基元的基础上,将基于速记符知识的特征规则法和基于速记符生成模型的模板匹配法有效地结合起来,对速记符的２９７ 年基本音符进行了识别实验结果表明,系统达到了较高的性能指标本方案已在２８６ 和４８６ 等微机上实现,经训练识别率可达９７％ 以上     

一种基于参照模型的联机手写汉字识别方法

联机手写汉字的识别是模式识别的热点问题，现在所采用的多为特征匹配和结构匹配两种方法。结构匹配方法充分考虑了笔划间的连接关系，能构得到较好的识别率。结构匹配的关健在于如何有效地从输入手写汉字中提取笔划。考虑到同一个汉字的手写体会由于笔划的长短、延伸角度的不同而有所区别，但彼此仍存在极大的相似性，文章提出了一种基于参照模型的手写汉字笔划提取及匹配方法，以解决手写汉字识别问题中的难题。     

On-Line Recognition of Handwritten Chinese Characters

For the design of a system for on-line recognition of handwritten Chinesecharacters stroke segment ordering is such a difficult problem no good solution is availableto it yet so far.An optimal stroke segment matching algorithm based on stroke structureinformation is proposed in this paper.Results of experiments are presented so thatcomparison can be made between the proposed algorithm and the stroke segmentmatching method based on the strokes’absoulute coordinates.     

Data Pre－processing and Stroke Segment Extraction for On－line Handwritten Chinese Character Recognition

ＤａｔａＰｒｅ－ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇａｎｄＳｔｒｏｋｅＳｅｇｍｅｎｔＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｆｏｒＯｎ－ｌｉｎｅＨａｎｄｗｒｉｔｔｅｎＣｈｉｎｅｓｅＣｈａｒａｃｔｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＴＡＮＧＸｉａｎｇｌｏｎｇ;ＳＨＵＷｅｎｈａｏ;ＬＩＵＪｉａｆｅｎ...     

模式识别理论的研究与应用

字符识别技术属于模式识别的范畴,本文首先介绍模式识别的基本理论和基本方法,然后阐述了模式识别技术在光学识别技术上的应用,并将其应用到角铁字符识别系统上,实践证明,采用模式识别,能减轻人工操作的复杂性和失误。     

基于余弦整形变换的手写汉字训练样本生成方法

提出了一种新的基于余弦整形变换的手写汉字训练样本生成方法，该方法可以有效提高现有手写汉字识别系统的识别性能。通过对原始训练样本进行基于余弦整形变换的样本生成和样本筛选，在一定程度上缓解了某些条件下训练样本不足的问题，增强了识别器的扩展能力和鲁棒性。在HCL2000数据库上进行的实验表明，该方法可有效提高汉字分类器的识别率。     

基于余弦整形变换的手写汉字训练样本生成方法

提出了一种新的基于余弦整形变换的手写汉字训练样本生成方法，该方法可以有效提高现有手写汉字识别系统的识别性能。通过对原始训练样本进行基于余弦整形变换的样本生成和样本筛选，在一定程度上缓解了某些条件下训练样本不足的问题，增强了识别器的扩展能力和鲁棒性。在HCL2000数据库上进行的实验表明，该方法可有效提高汉字分类器的识别率。     

一种新的手写体字符识别方法

本文提出了一种新的用于识别限制性手写体字符的句法和统计相结合的模式识别方法(简称CSSPR方法),介绍了基于该方法设计实现的手写体字符识别系统(CSSHCRS).CSSPR方法保留了句法P.R.方法对模式结构进行描述的特点,且由于引入了统计模式识别方法,使所设计的CSSHCRS具有较强的抗畸变能力.     

基于非线性PCA神经网络的手写体字符识别

非线性主分量分析PCA算法与子空间模式识别方法相结合,提出了一种应用于手写体字符识别的基于非线性PCA神经网络的信号重构模型,并与BP网络模型进行了比较实验,结果表明,本文提出的方法,对于0~9手写体数字识别,正确识别率达到了94.74%,而对于a~z手写体字符识别,正确识别率达到了91.03%.     

基于笔划匹配的在线手写签名身份认证算法

目的使用计算机把手写签名的图像、笔顺、速度和压力等信息与存储的真实签名样本进行对比,以实时鉴别手写签名真伪.方法笔者给出一种手写签名身份认证的笔划匹配算法,选用签名的速度及压力变化率作为特征向量进行相似度计算,降低签名在坐标和方向上不一致造成的影响,引入加权H＇模的距离计算公式来度量输入签名与样本签名的差异.结果经第一届国际手写签名身份认证竞赛样本数据库检验,误拒率为2%,误识率为零.大笔划匹配算法解决了签名由于断笔、干扰等因素造成的笔划数不等的问题;在防止伪造签名的前提下,提取签名的动态特征进行比较,提高了算法的识别率.结论在线手写签名认证具有方便和快捷的特点,适合作为身份认证手段.通过实例检验了算法的有效性.