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。     

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。     

基于卷积神经网络的脱机单个手写汉字识别

本文在GoogLeNet网络基础上搭建了一个适合手写汉字识别的卷积神经网络.研究建立了新的手写汉字训练集,新训练集综合了现有的训练集并剔除了其中的错误,同时加入印刷体训练集,增加书写风格的多样性.训练神经网络时采用随机梯度下降算法,并加入动量项加速网络参数的收敛,使用正则项防止过度拟合,最终训练出的神经网络在训练集上的正确率为99.56％,在验证集上的正确率达到96％,并具有很好的泛化能力.     

用于手写汉字识别的文本分割方法

本文提出了一种手写汉字文本的分割方法,填补了汉字识别领域在文本行分割方面的空白.本方法首先对预处理后的文本图片进行池化处理,然后运用并查集算法得到每行为一个连通区域,最后调整每行上下的孤立区域的归属,最终把多行文本图片分割为单行,为后期的汉字列分割做准备.此方法虽然用行分割,但也为汉字的列分割提供了新的思路.     

统计特征在联机手写汉字识别粗分类中的应用

以统计模式识别的理论为指导,在联机识别手定汉字的粗分类过程中,提出直接对联机笔迹坐标序列操作,进行数据的处理,然后提取笔划的统计特征作为粗分类的依据,用Ｋ均值聚类方法进行聚类,生成分类树。通过对１００套３７５５样本５０类别数的测试,正确分类率达到９６％,平均粗分类时间为每字０．０３秒,平均匹配字数为６２３字,取得了较为满意的粗分类结果。     

在广电设备机房管理和测控系统操作中手写汉字识别技术的应用研究

随着广播电视数字化进程的加快，前端设备及机房的数字化管理和测控也越来越重要。本文针对其管理和测控系统操作只需少量汉字服务的实际情况，提出一种在线手写汉字识别用于测控系统操作的方法。该方法借鉴笔段链码特征，建立以笔画一笔段数目作为检索参数的字典库，按领衔汉字列显命令供用户点击选用，依据转换表形成实际操作命令。应用结果表明，该方法操作可靠，保密性好，拓展了手写汉字在线识别的应用范围。     

一种基于支持向量机的手写汉字识别方法

本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法.支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不是仅仅使经验风险达到最小,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力.本文首先讨论了支持向量机的基本原理,然后,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题,文章进行了分析和阐述,并在此基础上,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略.最后,针对GB2312-80的1034个汉字类别的120套手写样本,进行了实验仿真.实验结果表明,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高,其中多项式核函数的支持向量分类器,识别率平均提高3.38％,表明了本文方法的有效性.     

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。     

小波变换在手写体汉字识别中的应用

汉字识别中的结构类特征具有抗变形的优点，合适做为手写体识别过程使用，但其中笔划特征的提取非常困难。本文用小波变换这一图象分析中有力工具对汉字图象分析处理之后，再进行笔划的提取，其过程简洁、明晰。     

适用于汉字识别的特征描绘子改进研究

提出了一种适用于汉字识别的新的局部描绘子,在SIFT描绘子的基础上添加了灰度对比直方图的概念。该局部描绘子作为汉字的特征表述,测试系统思想是把汉字识别当作图像匹配问题。为了检测新描绘子的特性,在仿射、噪声、背景、复杂情况这4种情况下进行汉字识别测试,对比新描述子和SIFT描绘子的汉字识别正确率,实验结果证明该描绘子在汉字识别方面可以描述更多的局部信息,表现也比SIFT描绘子要好。     

手写金融汉字识别中的可信度估计

由于实际票据中的手写金融汉字书写得并不规范,而且还会受到票据的背景底纹和印章等因素干扰,所以正确识别率很低.为了达到要求的识别精度,必须拒识大量样本,这样就限制了票据识别系统的自动处理率.本文提出一种基于支持向量机的可信度估计方法,其特点是针对每个文字类别,专门构造用于易混淆字判断与可信度估计的支持向量机.该方法充分利用了支持向量机在少量训练样本情况下对两类判断问题的学习能力,可以准确地估计可信度,从而在拒识较少样本的情况下达到要求的识别精度.     

一种基于运动图像的在线手写汉字识别方法

在分析传统联机与脱机手写汉字识别系统基础上,本文提出了一种基于运动图像的在线手写汉字识别新方法.该方法利用普通摄像头,实时地采集手写汉字墨迹的运动图像,通过图像处理技术提取手写汉字,并进行在线识别.文中给出了笔尖匹配的快速算法和基于数学形态学的汉字提取方法.最后,通过实验验证了本文方法的有效性.     

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。     

基于MHMM模型的手写体汉字识别算法

文章提出了一种基于多重隐马尔可夫模型和区域投影变换的手写体汉字识别新方法。该方法对每个汉字建立4个HMM,通过等比重综合方法将4个分类器的计算结果进行综合,从而得到识别结果。该方法对于识别应用问题中的隐马尔可夫建模具有普适性。实验证明,该识别方法具有较高的识别准确率。     

汉字识别研究的回顾

本文回顾了汉字识别研究的历史。根据模仿人类视觉模型，基于文字图像的统计模式识别方法是文字识别取得瞩目进展的基础。模式识别信息熵理论揭示了模式分类的信息过程和理论极限，本文讨论了从汉字图像中提取特征以及文字识别分类器设计和学习的各种方法。介绍了文本识别必须解决的文字切分，版面分析、理解和重构，及提高识别性能等重点问题，最后，总结了文字识别研究的重要进展和对今后的展望。     

贝叶斯分类器在手写汉字识别中的应用

由于缺少以较少的存储空间描述汉字特征概率密度函数方法,在汉字识别系统中贝叶斯分类器很少得到应用.本文提出一种只需6个数据就能描述一个特征的概率密度函数的方法,构造了一个基于贝叶斯分类器的手写汉字识别系统.实验结果表明,该分类器具有优良的性能.