汉字原型与手写汉字识别

本文评述了目前三种汉字的计算机表示和二种传统的汉字结构分析方法。应用拓扑和几何的基本原理, 分析汉字结构及其制约关系。从而, 确定四类组成汉字的基本关系并在此基础上实现了汉字原型, 给出了把汉字原型应用在手写汉字认别的实例。     

一种手写汉字识别结果可信度的测定方法及应用

提出一种新的手写汉字识别结果可信度的测定方法．该方法将各种识别结果的正确率作为测定识别结果可信度的绝对尺度，以各候选字的相对邻近度为基础定义了测定可信度的一种新的相对尺度，并将这两个绝对尺度和相对尺度相结合来全面测定可信度．通过基于HCL2000数据库的测试和在银行票据OCR系统中的实际应用，证明了这种方法的有效性．     

手写汉字识别的非线性动态部件模板

对以前提出的非线性动态手写模板加以改进并用于手写汉字的部件识别.在训练阶段,核-主元分析用来捕捉非线性的手写变化.于是,只需改变少量的形状参数就可获得动态变形的模板.在识别阶段,遗传算法取代了原始的动态通道算法去寻找最优的形状参数.我们对覆盖2154个汉字类别的200个部件进行了实验,对不用人书写的430,800个测试样本的部件识别率达97.4%.与现有的代表性部件方法比较也显示本文的方法效果最好.     

一种多模型超图用于手写汉字识别算法

随着银行业提出手填票据自动化处理需求后,对手写汉字的识别技术研究推向新的高潮。由于手写汉字形体复杂多样、训练样本不多,从而导致识别率难以提高。设计一种多模型的超图学习算法来识别手写汉字块,根据训练样本间距离关系构建样本关系阵;以样本的稀疏表示参数为样本间的关系紧密性权重构建另一个样本关系阵;以样本约束法则为基础,以标记样本间的关系权重构建标记样本间的关系阵,融合这几个关系矩阵成为多模型的超图学习框架。通过迭代学习,找出最优的手写汉字块类别归属,在手写汉字块的实验中表现出一定的优势。     

一种识别手写汉字的多分类器集成方法

根据多信源信息处理与字符识别的经验知识,提出了一个识别手写汉字的多分类器线性集成模型.这个模型不仅考虑到不同的分类器对不同字符识别能力的不同,而且还考虑了不同的分类器得出的输入字符与参考模板之间相似度的实际大小对判决的影响,及不同分类器提供的候选字符对判决的支持作用,更重要的是提供了一种通过监督学习,利用计算机程序自动计算模型参数的方法,因而实现了一个较好的集成系统.同时,本文还提供了三个用于集成的分类器,它们集成的结果充分显示了本方法的有效性.     

一种识别手写汉字的多分类器集成方法

根据多信源信息处理与字符识别的经验知识，提出了一个识别手写汉字的多分类器线性集成模型．这个模型不仅考虑到不同的分类器对不同字符识别能力的不同，而且还考虑了不同的分类器得出的输入字符与参考模板之间相似度的实际大小对判决的影响，及不同分类器提供的候选字符对判决的支持作用，更重要的是提供了一种通过监督学习，利用计算机程序自动计算模型参数的方法，因而实现了一个较好的集成系统．同时，本文还提供了三个用于集成的分类器，它们集成的结果充分显示了本方法的有效性。     

离线手写汉字识别的并行实现

汉字识别属于大类别模式识别问题,用并行算法可望提高在单机环境下识别离线手写汉字图象的运行速度,提出了一种汉字识别算法的并行设计方案,并针对它在ＰＶＭ环境下运行结果进行了性能分析。     

自然手写汉字FS识别法

提出联机识别自然手写汉字的FS识别法。在剖析五笔字根结构和编码原则基础上,对五笔字根作适应性改造,将键盘输入技术与联机识别技术有机融合的一种识别体系。在多库识别体系中首次采用层间分级技术。分析和实验表明：充分考虑了自然手写汉字书写习惯和结构特征,系统有较高稳定性。     

小类别数手写汉字识别

针对小类别数手写汉字,在骨架图形的基础上,把手写汉字看作孤枝、孤环和部件的集合,并定义三者之间的方位关系,从而建立手写汉字的数学模型．基于迷种模型,进一步探讨一种新的识别方法以及新方法所使用的知识库的构造方法．实验表明,所提出的模型及识别方法对于小类数的手写汉字识别行之有效。     

一种手写汉字文本切分的协动计算方法设计

本文针对信封地址的识别,设计了一种手写汉字文本切分的协动计算方法。由于考虑了汉字及其左右部件搭配的语义信息,从而取得了较高的正确切分率。在１０００份样本信封文本中,无连字时为１００％,有连字时也有９５％。     

构造化线段特征矩阵的手写汉字识别

本文介绍了一种利用线段特征矩阵进行匹配的手写汉字识别方法。对输入文字图像测定其笔划宽度，抽取四个方向子图像。然后，利用文字图像重心分割图像成若干区域，按分割的区域，求各子图像区域的线段特征矩阵，与样本字库比较识别，进行手写汉字识别分类。实验表明本方法是有效的。     

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。     

HMM方法识别脱机手写汉字

本文提出了一种在隐含马尔可夫模型(HMM)框架下建立的识别脱机手写汉字的方法,介绍了以HMM对脱机手写汉字进行建模、识别的整个过程,并给出了实验结果对国标一级3755个汉字的识别率,在两种测试集上分别达到96.4%和91.5%.     

用特征向量元素模糊分类的手写汉字识别

本文介绍了一个用特征向量元素模糊分类的手写汉字识别系统，系统在预处理时采用字心中心法，一级分类用笔道密度函数特征的向量元素模糊方法分类，详细识别用外廓方向贡献度特征，系统实验表明本识别方法是有效的。     

基于基元模糊关系的手写汉字识别

手写汉字中笔划，部件及其位置关系均产生较大变化，这种变化是引起手写汉字特征不稳定的主要因素。为了减小上述不利影响，使手写汉字特征的描述趋于稳定，本文给出了一种基于汉字基元之间的模糊关系识别手写汉字的方法。