在线手写数学公式结构分析算法

在线手写数学公式输入作为一种自然、快速的数学公式输入方法有着很大的应用前景。基于识别通用数学公式结构的范畴,提出了在线手写数学公式结构识别的算法。首先定义了数学公式结构的分形、支配关系并扩展了硬约规,同时根据手写公式的特点提出了最小生成树(MST)算法中一种新的权值计算方法,在此基础之上应用最小生成树算法和统计学的方法进行公式结构分析。与其他经典算法比较,所提算法扩大了识别的结构,同时识别正确率有所提高。     

基于语音和笔的手写数学公式纠错方法

采用识别技术的用户界面往往由于识别率的限制容易出错,如何为这类界面提供自然高效的纠错方法十分重要.手写数学公式具有二维结构,难以识别和纠错.提出一种用于纠正手写数学公式识别错误的多通道技术.它允许用户使用笔纠正切分错误,用笔和语音纠正符号识别和表达式结构分析错误.该技术的核心是一个多通道融合算法.融合算法以笔选择的符号和语音作为输入,根据语音输入的类型是数学术语或者数学符号分别选择融合方法,最后修正手写公式并输出最有可能的识别结果.实验结果表明,该技术能有效地纠正手写数学公式识别中的错误,它比基于笔的单通道纠错技术更加高效.     

手写数学公式的识别研究及在Android上的应用

为了开发一款在Android平板电脑上运行的手写数学公式识别的软件,首先采用特征值多级分类方法对手写字符进行识别;然后提出一种使用三叉结点结构存储数学公式的算法,将手写数学公式转换成一棵三叉树;最后利用三叉树的先序算法将三叉树转换成MathML语言即可在Web浏览器上显示。     

基于注意力机制编码器-解码器的手写数学公式识别模型

针对现有的手写数学公式识别（HMER）方法经过卷积神经网络（CNN）多次池化后,图像分辨率降低、特征信息丢失,从而引起解析错误的问题,提出基于注意力机制编码器-解码器的HMER模型。首先,采用稠密卷积网络（DenseNet）作为编码器,使用稠密连接加强特征提取,促进梯度传播,并缓解梯度消失;其次,采用门控循环单元（GRU）作为解码器,并引入注意力机制,将注意力分配到图像的不同区域,从而准确地实现符号识别和结构分析;最后,对手写数学公式图像进行编码,将编码结果解码为LaTeX序列。在在线手写数学公式识别竞赛（CROHME）数据集上的实验结果表明,所提模型的识别率提升到40.39%,而在3个级别的允许误差范围内,识别率分别提升到52.74%、58.82%和62.98%。相较于双向长短期记忆（BLSTM）网络模型,所提模型的识别率提高了3.17个百分点;而在3个级别的允许误差范围内,识别率分别提高了8.52、11.56和12.78个百分点。可见,所提模型能够准确地解析手写数学公式图像,生成LaTeX序列,提升识别率。     

基于人工免疫模型的在线手写签名识别方法

采集能表征签名者潜在手写习惯的签名特征,利用人工免疫模型的自学习和自适应实现在较少训练样本的条件下获得具有更高区分度的手写签名模板.实验结果表明,文中方法识别具有良好的训练效果,能获得较好的验证率和鉴别率.     

基于多重规则和路径评价的在线中英文手写识别方法

手写文本识别方法主要应用于文本输入技术,对人机交互领域的发展起关键作用。针对多数在线输入法无法识别中英文混合手写识别的问题,提出一种在线中英文混合手写文本识别方法。通过对文本笔画进行基于水平相对位置、垂直重叠率、面积重叠率规则的整合以及连笔切分,得到一系列字符片段,同时利用笔画个数、宽高比、中心偏离、平滑度等几何特征和识别置信度,对字符片段进行中英文分类。在此基础上,根据分类结果并结合自然语言模型的路径评价及动态规划搜索算法,分别对候选的中、英文字符片段进行合并处理,得到待识别的中、英文字符序列,并将其分别送入卷积神经网络的中、英文识别模型中,得到手写文本识别结果。实验结果表明,在线手写中英文混合文本识别正确率达93.67%,不仅能切分在线手写中文文本行,而且对包含字符连笔的在线手写中英文文本行也有较好的切分效果。     

基于图像识别技术的手写数字识别方法

随着世界经济越来越发达,各国经济交流日益加深,人们每天要处理大量的票据.手写数字在这个领域是必不缺少的,例如人们要处理许多支票、发票、货物单等数据,这些都要大量与数据打交道.传统的方法是利用光学的光电变换原理对数字进行识别,该方法对环境要求比较高,成本较高,识别率和实时性比较低.文中提出基于图像识别的对0至9手写数字识别技术.实验表明,对2,3,4,5,8,9字符准确识别,而对1,7,0,6,数字基本识别无误,该方法提高了对数字识别率和实时性.     

在线草图识别研究综述

综述了在线草图识别研究现状,重点关注近十年的研究成果,内容包括识别时机、单笔画处理、单个图符识别、图文分离和无约束笔画成组等,最后就今后的发展和关键问题进行了总结.     

基于自适应HMM的在线草图识别方法

用户适应性是在线手绘草图识别的一个关键问题。本文以实现草图识别的自适应性为目标,对草图识别中的用户适应性问题进行了深入的研究和实验,提出了一种自适应草图识别解决方法,并针对在线草图识别的特点,提出了一种基于笔划曲率,速率以及整体几何特性的组合特征。本文重点研究并实现了基于自适应HMM的草图识别,在已有HMM的基础上,针对在线草图识别的特点,提出了状态数可变自适应HMM的学习方法。实验表明本文所提出的方法具有很好的效果。     

手写印刷体汉字识别方法2-D EAG

本文介绍手写印刷体汉字识别方法2-D EAG。主要的工作为:提出了二维扩展属性文法模式识别方法,可实现自底向上归约和自顶向下推导双向信息传递和控制;提出了一种直接利用二维信息进行识别的方式,可避免特征线性化造成的信息丢失;提出了多义文法、共生文法和结构推断三种在文法之间建立联系,利用结构类比区分极相似字的 识别算法;提出了多冗余归约机制,双边缘弹性跟踪笔段抽取算法,多冗余有引导部件抽取算法。用2-D EAG方法对100字种实际手写汉字进行了识别实验,在识别大畸变汉字(包括部分连笔字)方面得到了很好的结果。     

基于数学形态学的联机手写字符识别去噪方法

手写输入时由于笔尖抖动等原因产生了大量噪声,有效地去除噪声是手写识别的前提和关键。根据联机手写识别中手写体字符形态的特性,分析了手写时由于各种原因而产生的噪声,运用数学形态学中膨胀、腐蚀、细化等基本运算,提出了一种将数学形态学应用于联机手写识别预处理的方法,该方法可以有效地消除大量的冗余信息。测试结果表明,提出的方法可行,具有很好的鲁棒性,可以配合其他方案应用于各种联机手写字符识别中。     

英文手写联机识别的基础模型

为了识别较为工整的英文联机手写文字,定义了适合每个字母的字元,一共有七组不同的基本子元。使用简单的二维图形学,与简单的数学计算,可以确定每个不同字母的字元性质。使用这些字元,对大小写字母与数字实施具体组合定义,因为每个字符的具体定义内容,完全各不相同,依照逻辑可以推断,能够成功迅速的识别不连笔的较为工整的英文手写字符。这种建模方法,如果移植到类似的不同国家或地区的文字,如果笔画工整,每个字符又互相独立,那么在逻辑上就可以判定很有应用价值。     

印刷体数学公式的识别

介绍了一个印刷体数学公式识别系统,它由公式字符识别和结构分析两部分组成。在公式字符识别中,采用了一些适用于公式字符的特殊处理方法;在结构分析中,根据数学公式的结构布局,采用了一种将“自顶向下”和“自底向上”策略相结合的数学公式结构分析方法,实现了数学公式的重用,实验表明,这种方法能取得较好的识别效果。     

汉字联机手写建模方法

为了解决手机的汉字联机识别,我们提供了完整的解决方案。先定义了一套六组基本定义,形成一种特殊的但是很简单的图形描述方法。将汉字楷书的常用字的笔画,进行统计归纳归类,找到有限的笔画组成。使用基本定义,描述楷书的独立笔画,这些描述是互不相同的。回避了传统的复杂的二维图形学的方法。经过穷举法验证,几乎每个常用汉字的拆解的内容,都互不相同,所以从逻辑上可判定这种方法是有效的。也提供并公布对汉字行书、草书的部分解决方案。形成了一个手机汉字连笔识别的体系。     

维吾尔文手写体联机识别中延迟笔画处理方法

延迟笔画处理是维吾尔文联机手写体单词识别中的难点,样本数据格式为一串具有时序性的序列,造成字母主笔画和延迟笔画在序列位置上多半不连续,很大程度上增加了延迟笔画处理和单词识别的难度。为此,提出一种维吾尔文延迟笔画处理方法,其中包括延迟笔画查找与投影,实验结果证明该方法具有良好的效果,单词识别准确率达到93.71%。     

基于字素分割的蒙古文手写识别研究

隐马尔科夫模型(HMM)对序列数据有很强的建模能力,在语音和手写识别中都得到了广泛的应用。利用HMM研究蒙古文手写识别,首先需要解决的问题是手写文字的序列化。从蒙古文的构词和书写特点看,蒙古文由多个字素从上到下串联构成。选择字素集合和词的字素分割是手写识别的基础,也是影响识别效果的关键因素。该文根据蒙古文音节和编码知识确定了蒙古文字母集合,共包括1 171个字母。通过相关性处理、HMM排序筛选等手段得到长字素集合,共包括378个字素。对长字素经过人工分解,获得了50个短字素。最后利用两层映射给出了词转字素序列的算法。为了验证长短字素在手写识别中的效果,我们在HTK(hidden Markov model toolkit)环境下利用小规模字库实现了手写识别系统,实验结果表明短字素比长字素有更好的性能。文中给出的字素集合和词转字素序列的算法为后续基于HMM的蒙古文手写识别研究奠定了基础。     

数学表达式识别方法综述

数学表达式的识别是将科学和工程文献中的数学公式转变成电子文档的一种形式。数学表达式的识别由符号识别和结构分析组成，符号识别又分两大阶段，即符号的分割和识别。本文介绍了目前数学表达式识别的研究现状，给出了数学表达式识别的过程和已提出的符号识别方法和结构分析方法。     

基于手写辨识芯片的汉字手写输入技术

主要介绍在小型嵌入式应用系统中,如何借助于手写体辨识芯片ePH1200实现汉字以及其他字符的手写输入.根据芯片ePH1200的辨识功能和特点,介绍了手写体汉字的辨识过程;结合实例,介绍采用ePH1200、电阻式触摸屏和微控制器(MSP430)实现汉字手写输入的硬件接口电路与软件编程方法.     

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.