基于ANN和HMM的联机手写体汉字识别系统

为了解决联机手写体汉字笔划顺序、笔划数目及笔划形状变化问题,提出了一种新的联机手写体汉字识别方法人工神经网络(ANN)和隐马尔可夫模型(HMM)相结合的汉字识别方法,首先通过BP神经网络进行笔划识别,再通过笔划类型和笔划间位置关系的隐马尔可夫模型进行整字识别.实验证明,该联机手写体汉字识别系统具有较高地识别准确率.     

联机手写体汉字联想识别系统

本文提出一种联机手写体汉字联想识别系统.在单字识别的基础上,有分词信息的前提下,利用汉语词的前后约束及字的特征信息对识别结果进行后处理.从而提高了联机识别系统的识别率.     

联机手写体汉字识别后处理技术的研究

文中提出了一种规则和统计相结合的计算语言模型应用于联机手写体汉字识别后处理的技术,把基于统计的大词表Ｍａｒｋｏｖ语言模型与语言规则量化模型,通过词网格技术集成在一个语言解码器,这种后处理方法由３个阶段组成,词网格生成,语言解码,基于Ｃａｃｈｅ的自学习机制,语言解码器采用Ｖｉｔｅｒｂｉ搜索算法求解最优语句候选,该项技术已应用于ＨＰＣ（手持机）手写电脑的联机汉字手写体识别系统中,汉字识别率为９１．３％     

基于HMM的联机汉字识别系统及其改进的训练方法

本文描述了一个基于HMM模型的联机汉字识别系统的设计思想与实现方法。系统以联机汉字的笔段序列作为观察序列,采用带有多跨越的模型结构消除自由书写汉字笔段序列的冗余与丢失问题。HMM模型的训练是本系统设计的一个重要问题,针对复杂HMM模型参数训练容易收敛于局部最小的情况,本文结合联机汉字识别的特点,提出了一种利用“引导模型”进行训练的改进方法,避免了训练过程收敛于局部最小点的发生。经过大量样本的训练,本系统对规范书写汉字和自由书写汉字均取得了比较令人满意的结果。     

手写体汉字识别系统

本文对手写体汉字提出首尾笔划特征表示法,并以此为编码信息;加上以各字形的二维DFT为该字形的总体外形特征,由此构成手写体汉字数据库. 在识别过程中,针对手写体的模糊特点,引入程度函数和不精确推理结构及其相应的算法.     

基于神经网络的手写体汉字识别实验系统

本文针对BP网络的特点, 讨论了手写体汉字特征的抽取, 给出了BP网络的算法, 对于特定人手写体汉字大写“壹”~“ 拾”取得95%以上的识别率。     

基于集成RBF神经网络的小类别手写体汉字识别系统

该文介绍了RBF神经网络的模型,讨论了RBF网络分类器的机理和特点,提出了一种集成RBF神经网络并应用于小类别手写体汉字识别系统的设计,采用了组合重心分解网格特征方法来提取汉字特征,设计了遗传进化隐层节点自生成算法用于RBF的训练。实验表明该小类别手写体汉字识别系统有很高的识别率,具有一定的实用推广价值。     

笔顺连笔自由的联机手写汉字识别

论文针对联机手写汉字识别的笔顺自由、连笔自由问题,在整体DP匹配方法的基础上,提出了一种新的确定笔画对应关系的算法(最小风险算法),并同现有的CubeSearch法、匈牙利算法、近邻优先算法在识别速度、识别率等方面作了比较。该方法克服了现有的一些方法的不足,能高效地同时解决笔顺自由和连笔自由问题,而且由于主要采用全局特征进行识别,对形变和噪音具有很强适应能力。另外,字典可以通过聚类自动生成。另外还制作了原型系统,在对GB2312字符集进行的测试中,取得了较好的效果:在笔顺、连笔完全自由的情况下,单汉字平均识别时间小于0.3s,确定笔画对应关系的正确率达99.1%,识别率达94.5%。     

基于HMM和GMM的维吾尔语联机手写体识别研究

给出了一个基于HMM和GMM双引擎识别模型的维吾尔语联机手写体整词识别系统。在GMM部分,系统提取了8-方向特征,生成8-方向特征样式图像、定位空间采样点以及提取模糊的方向特征。在对模型精细化迭代训练之后,得到GMM模型文件。HMM部分,系统采用了笔段特征的方法来获取笔段分段点特征序列,在对模型进行精细化迭代训练后,得到HMM模型文件。将GMM模型文件和HMM模型文件分别打包封装再进行联合封装成字典。在第一期的实验中,系统的识别率达到97%,第二期的实验中,系统的识别率高达99%。     

手写体汉字识别纯神经网络多分类器集成

多分类器集成是解决手写体汉字识别性能的重要方法之一,近年来受到了学术届的普遍关注。文章提出了一种基于单字单网的手写体汉字识别纯神经网络的多分类器集成方案,并通过实验证明该方案是行之有效的。     

基于细识别的脱机手写体汉字识别的集成

目前脱机手写体汉字识别技术的细识别采用的方法有很多,如重心模糊网格法,势场特征撮法等,但第一一种方法都有不足之处,不能达到很的效果,该文提出了一种不细化担取笔划元法及综合３种识别方法的集成方案,使识别率有了很大的提高。     

基于最佳鉴别变换的HMM手写数字字符识别

基于隐马尔可夫模型(HMM)的手写字符识别方法是近年来的一个研究热点，针对HMM编码稳定性：郁建模过程复杂的问题，提出了一种新方法，即采用统计不相关最佳鉴别变换对模式进行特征抽取和降维，获得最佳鉴别特征向量．并在此基础上对各最佳鉴别方向的投影结果进行编码，作为HMM的观测值序列．由于统计不相关最佳鉴别变换保证了变换特征向量集类内散布最小．类间散布最大的条件，使HMM编码的稳定性和模式的可分性得到明显改善，通过对美国国家邮政局USPS手写字库的识别实验证实了该算法的准确性和鲁棒性。     

对联机手写汉字识别技术的研究——实现笔画识别

联机手写汉字识别(OLCCR)，是指用笔在图形输入板上写字，人一边写，机器一边认，是一种方便的汉字识别手段。在各种自动识别输入的方法中，OLCCR是能够代替或部分代替人工编码输入的惟一可能的方法。识别中主要是两方面的问题：建立汉字识别库和手写板上笔画轨迹的识别。文中就第二方面即手写笔画识别的问题进行了全面的研究，采用笔画基元帮助分析笔画轨迹，并用可视化编程工具Visual C 6.0实现了基于这种方法的笔画识别过程。     

一个联机识别自然手写汉字的多分类器集成系统

本文提出一种联机识别自然手写体汉字的多分类器集成模型。该模型中,我们把依照01、WB和SO特征码设计的不同分类器进行集成,综合模式多种全局和局部特征,从汉字的多个结构层进行识别。初步实验结果为,识别率98.6%。     

863手写汉字识别测试平台

本文详细介绍了用于1998年4月在北京举行的全国863评测手写汉字识别测试平台的情况,如测试大纲、测试样本的选择与分类、测试结果等,并提出了作者的一些看法和建议。     

基于MQDF-DBM模型的脱机手写体汉字识别

针对脱机手写体汉字识别准确率较低的问题,提出一种基于修正的二次判别函数（Modified Quadratic Discriminant Function,MQDF）与深度玻尔兹曼机（Deep Boltzmann Machine,DBM）的分类器级联模型。该模型的主要思想是MQDF和DBM在特征提取和分类机制上可以相辅相成。先用MQDF进行识别并得出结果,同时计算该结果的一个广义置信度。若置信度满足要求,则将识别结果作为最终结果输出,否则结合DBM进行二次识别,得到最终识别结果。实验结果表明,使用MQDF-DBM模型可以获得比单独使用MQDF和DBM模型更高的识别准确率,且识别速度比DBM更快。     

隐马尔可夫模型在脱机手写体汉字识别中的应用

介绍了一种新的脱机手写汉字识别方法－－隐马尔可夫模型（HMM）法，该方法对每个汉字建立8个HMM，通过等比重综合方法将8个分类器的计算结果进行综合，从而得到识别结果，实践证明该方法是可行的。