基于结构特征的汉字识别

提出一种基于文字结构特征的神经网络手写汉字识别策略，根据所提取的文字笔画方向、基本轮廓和交叉点等特征，采用基于自组织神经网络的模式聚类该方法完成正规手写文字的识别。该方法提取的笔画轮廓十分准确有效，对手写汉字的约束少，可识别的汉字数量大，在仿真实验中有效地识别了绝大多数手写汉字。     

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。     

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。     

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。     

手写汉字识别粗分类方法的研究

提出了一种基于汉字结构关系的手写汉字识别粗分类的新方法。该方法以抽取手写汉字基本笔划为基础，利用汉字的结构特征进行粗分类。它不公算法简单、分类速度快、分类能力强、分类稳定、可靠，在分类的同时又能把组成汉字的部件及其笔划随之而分离出来，为用句法结构方法识别手写汉字奠定了基础。     

汉王手写电脑

汉王科技联手微软精心打造了汉王手写电脑。据称，该产品是目前唯一一款使用自主研发手写技术的平板电脑。只需使用电磁笔，用户就可直接在手写电脑液晶屏上手写输入．其附设的手写识别技术可识别汉字行草和连笔英文单词，准确率在99％以上．手写识别率高于普通平板电脑几倍．附设的语音识别功能还可把普通话转换成汉字。     

用于相似字识别的手写汉字特征优化方法

针对常用的手写汉字特征提取方法不利于后续线性区分分析(LDA)特征变换中发现相似汉字的细微区分信息,通过将传统的手写汉字特征提取和LDA变换表述为像素级特征的二维特征矩阵优化问题,并利用二维线性区分分析(2DLDA)变换进行手写汉字特征矩阵的优化,提出了一种用于手写相似汉字识别的特征优化方法.该方法可以避免高维像素级特征向量利用LDA变换进行优化中的散度矩阵奇异性问题.对手写相似汉字的识别实验表明,相对于传统的方法,经过所提方法优化的梯度特征,识别错误率可以降低48.86％,验证了方法的有效性.     

DBN融合模型对脱机手写汉字识别

针对脱机手写汉字识别问题,提出一种新的分类器级联识别模型。新模型将修正的二次判别函数(modified quadratic discriminant function,MQDF)与深度置信网络(deep belief network,DBN)相融合,利用MQDF先进行识别并得出结果,同时计算一个该识别结果的可信度,通过这个可信度对识别结果进行判别,若可信度符合要求,则MQDF的识别结果可作为最终结果直接输出,否则再与DBN结合进行二次识别,得到最终的识别结果。实验结果表明,在ETL-9B手写汉字数据集上进行的脱机手写汉字识别任务中,使用MQDF与DBN融合模型,可以取得比单独使用MQDF和DBN更好的准确率。     

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。     

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。     

An integration approach to handwritten Chinese character recognition system

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A Structure Similarity Analysis Method for On－Line Recognition of Handwritten Chinese Characters

ＡＳｔｒｕｃｔｕｒｅＳｉｍｉｌａｒｉｔｙＡｎａｌｙｓｉｓＭｅｔｈｏｄｆｏｒＯｎ－ＬｉｎｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆＨａｎｄｗｒｉｔｔｅｎＣｈｉｎｅｓｅＣｈａｒａｃｔｅｒｓＬＩＵＪｉａｆｅｎｇ；ＴＡＮＧＪｉａｎｇｌｏｎｇ；ＳＨＵＷｅｎｈａｏ（刘家锋，唐...     

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％。     

基于与或树结构的手写汉字识别方法

提出以与或树结构来描述手写汉字结构特征和笔划特征的方法，并以特征树之间的距离量度来判定特征树的匹配，从而达到识别汉字的目的。此外，使用与或树结构能够归纳出训练字的共性和差异，并对识别字典充实与完善。     

一种改进的基于 ART2神经网络的文字识别算法

为了解决 ART2神经网络的漂移问题,提出了一种改进的基于 ART2神经网络的文字分类和识别方法.此方法能够自主学习,收敛速度快,识别率和识别速度都比 BP神经网络高.实践证明,基于此设计的脱机手写体文字识别系统能对较规范的手写体文字进行识别,识别率达到85%.     

A 4-Corner Codes Classifier Based on Decision Tree Inductive Learning for Handwritten Chinese Characters

oINTRODUCTIONDiscretevectorspacewhichcanbeappliedtomanyfieldssuchaspatternrecognition,intelligentcontrolandknowledgeacquisi-tion[l~3lplayakeyroleinartificialintelli-gence.DecisiontreeInductivelearningisoneofthemosteffectivemethodswhichcanac-quireknowledgebytrainingexamplesinfiniteanddiscretevectorspace1"51.Algorithms['6]fordecisiontreeinductivelearningcanyieldarecognitionfunctionaccordingtoatrainingexamp1eset.Valuesgivenbythefunctionbe-longtoaone-dimensional,finiteanddiscretevectorspace.…     

Two Types of Features and Their Extractions in Handwritten Chinese Character Recognition

ＴｗｏＴｙｐｅｓｏｆＦｅａｔｕｒｅｓａｎｄＴｈｅｉｒＥｘｔｒａｃｔｉｏｎｓｉｎＨａｎｄｗｒｉｔｅｎＣｈｉｎｅｓｅＣｈａｒａｃｔｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＳＨＩＤａｍｉｎｇ（石大明）ＴＡＮＧＸｉａｎｇｌｏｎｇ（唐降龙）ＬＩＵＪｉａｆｅｎｇ（刘家锋）ＳＨ...     

汉字笔迹鉴别中预处理算法实现

针对自由格式的手写体汉字,提出一套系统完整的笔迹图像预处理算法,其中我们将汉字宽度的统计特性与高斯分布的特性结合进行粘连字的滤除,然后根据粘连字的投影图中波谷点的位置,选择某一阈值作为最佳切分点将其分割开来,从而很容易实现了字符大小的归一化、汉字的任意拼接和行倾斜的校正.该算法使得整个预处理子系统更加稳定与完善,为后续的笔迹鉴别提供了可靠的保证.