手写汉字的四角识别方案

手写汉字的本质特征的抽取是提高识别率的关键，而识别规则的生成又依赖于大量样本的归纳学习，手写汉字的四角方案就是针对这两个问题设计并实现的。实验结果证明了该方法的可行性和优越性。     

取汉字笔划的特征点来识别联机手写汉写

文章介绍一种如何取得汉字笔划特征点并对特征点进行处理的方法。通过在实际产品形成中使用了证明其处理简便、可靠。在联机手写识别过程中，对提高识别速度、提高识别准确性起到良好的效果。     

取汉字笔划的特征点来识别联机手写汉字

本文介绍一种如何取得汉字笔划特征点并对特征点进行处理的方法。在实际产品形成中使用了此方法，证明这样的处理简便、可靠。在联机手写识别过程中，对提高识别速度提高识别准确性起到良好效果。     

一种汉字楷书特征提取方法＊

本文针对汉字楷体手书识别问题,从整体计算的角度,提出了一种汉字形体特征提取的解决方法并付诸于具体系统的实现。由于强调了汉字整体信息和相对关系的结构特征,比较成功地把握了区分手书汉字的关键因素,汉字识别率达80％以上,效果比较理想。     

模式识别统一熵理论

本文提出的模式识别统一熵理论包括;对模式识别中存在着两种信息源的分析、利用信息熵概念定义模式识别信息熵系统、论述学习和识别过程中信息熵的变化和传递以及提出模式识别信息熵三定理.统一熵理论揭示了模式识别信息过程中特征选择和模式识别性能极限间的内在连系,对模式识别理论研究和系统设计都具有一定指导意义,这一理论在汉字识别的研究和实践中得到了验证.     

基于笔划提取和合并的离线手写体汉字字符切分算法

手写体汉字字符切分是离线汉字字符识别预处理中的一个重要问题，针对离线手写体汉字，提出一种基于笔划提取和合并的手写体汉字字符切分算法。该算法首先基于方向游程提取汉字的笔划，并建立笔划框，再根据汉字笔划的结构知识对笔划框进行合并，得到字符的切分结果。该算法能较好地解决粘连汉字字符的切分问题，对从现场随机采集的2500封手写体信函地址汉字进行切分，单字正确率可达91．5％。     

汽车牌照汉字识别方法综述

字符识别是汽车牌照自动识别系统中的关键环节，汉字字符识别是其中的难点。在对车牌汉字识别方法分类的基础上，介绍各种传统的和最新的汉字识别方法，分析各种方法的特点，并对它们的性能进行评述。     

二指标隐马尔可夫过程及其在汉字识别中的应用

本文给出了二指标隐马尔可夫过程的定义、基本问题及解法,并提出一种利用二指标隐马尔可夫过程进行汉字识别的方法。     

小波分形分解特征在手写体汉字识别中的研究

文章研究了手写体汉字识别中的一种新的特征提取方法——小波分形分解特征。在该方法中，对手写汉字分别采用小波和分形的方法提取其结构特征和统计特征，并将提取的结构特征和统计特征组合后作为识别器的输入进行识别。实验表明，该方法对训练样本可以达到98．71％的识别率，对测试样本可以达到91.37％的识别率。     

面向汉语初学者的智能笔顺训练系统

汉字的笔顺规则繁杂多变,是汉语学习者的难点。理想的笔顺教学需要教师花费大量时间监督指导,现实中往往不可行。文章开发了面向汉语初学者的智能笔顺训练系统。该系统能够监控触控屏上的汉字书写过程,根据字迹生成笔画序列,识别用户书写的汉字,并判断笔顺的正确性。该系统易学易用,成本较低,用户友好,判断准确,能够有效指导用户进行笔顺训练。     

一个基于SDM改进模型的手写体汉字联想记忆系统的实现

文章针对大样本休的手与体汉字数据，指出了改进ＳＤＭ模型的必要性，提出了两点改进措施，并在此基础上采用面向对象的程序设计方法，构造了一个手写体汉字联想记忆系统。实验表明：该系统具有较好的联想记忆性能。     

利用细胞神经网络识别古汉字（Ⅱ）

基于中国古汉字的几何特征的图形分析，构成了全息拓扑码，这些信息可利用一系列细胞神经网络的特殊功能并行地和实时地提取，从而大大提高了中国古汉字的识别速度。     

动态兼容线性分类法识别印刷体汉字

本文针对目前汉字识别中两个关键问题——特征的选择和识别方法进行了较深入的研究。提出了利用动态兼容线性分类法实现一个印刷体汉字识别实验系统。在分类中,采用了质量等十一种特征。其中四象限投影脉冲恃征,八象限特征,十六象限0—1特征和四方向微分特征是本文提出和修正改进的。本文还提出了动态兼容线性分类法和识别字典自动完善的方法。利用上述方法在微机上构成了一个实验识别系统。对3000个加有随机噪声的标准汉字进行了识别,经过训练后识别率可达98.5％,识别速度平均每字0.4秒,收到较好效果。     

脱机手写体汉字识别综述

脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一。本文分析了近年来脱机手写体汉字识别的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写体汉字识别的难点问题和今后发展的趋势,为该领域的研究者指明研究方向,共同促进脱机手写体汉字识别技术的发展。