国外及少数民族文字对汉字体设计的启示

西方拉丁字母和日本字体的种类都远远超过我国的汉字字体,借鉴和参考其优秀的字体来设计汉字字体是一条方便而快捷的丰富汉字字体种类的途径。我国少数民族文字种类异常丰富,其字体形态和结构也独具个性,汲取这些字体中的一些特征和元素融入到汉字设计中,也是汉字字体设计的一个思路和方法。     

面向连续叠写的高精简中文手写识别方法研究

连续手写识别是中文手写输入技术的核心,自然、快捷地输入中文信息一直是模式识别乃至人工智能领域追求的目标。提出了一种有效克服小屏幕限制的连续叠写汉字识别方法。该方法基于切分-识别集成的解码框架,先使用过切分算法处理输入的书写轨迹;然后启用一种新颖的感知机算法判定字符的边界;随后采用来自字符分类模型、几何模型和语言模型的多种上下文信息进行路径解码。为适应不同类型的移动终端,特别提出了一种高效压缩字符分类模型的方法,以有效减少字符识别过程对存储和内存的占用。该识别方法已在Android平台上部署,并进行了大规模的测试实验。实验结果证实了该识别方法的性能和效率。     

一个基于骨架汉字技术的字形设计与显示系统SCCDS

介绍了一个基于骨架汉字技术的字形设计与显示系统SCCDS。利用骨架汉字数据结构的灵活性, 该系 统能方便地进行字形的交互输入和修改。     

QR Code码在地理信息系统中的应用

为解决一维条码使用依靠数据库、受到极大限制的问题 ,设计的 QR Code码作为一种矩阵式二维码 ,具有超高速识读、全方位识读 ,能够有效地表示中国汉字、日本汉字等其他二维码所没有的特点。 QR Code用于印刷地图上同一位置的直接输入、检索系统 ,有很强的使用价值。     

Stroke++: A new Chinese input method for touch screen mobile phones

Over the past few decades, users have been feeling clumsy inputting Chinese on mobile devices, partly because the layout of the keyboard/keypad is originally designed for inputting Latin alphabets. To improve this user experience, we propose Stroke++, a novel Chinese input method for touch screen mobile devices. More specifically, Stroke++ provides efficient keypad layout, a friendly user interface and a intelligent character/phrase candidate set generation algorithms. Stroke++ splits a Chinese character into multiple radicals. By leveraging hieroglyphic properties of Chinese characters, our method requires users to only input a subset of the radicals to identify the target character, making it much faster and easier to input Chinese on mobile phones. Our user study results show that Stroke++ outperforms most major Chinese input methods on mobile devices, including Stroke, Pinyin and Hand Writing Recognition (HWR), in terms of the input efficiency and usability. Moreover, we also demonstrate that Stroke++ offers a low entry barrier for Chinese-input novices.     

基于两方向动态时间规整的无分割手写汉字检测

中文文本布局复杂,汉字种类多,书写随意性大,因而手写汉字检测是一个很有挑战的问题。本文提出了一种无分割的手写中文文档字符检测的方法。该方法用SIFT定位文本中候选关键点,然后基于关键点位置和待查询汉字大小来确定候选字符的位置,最后用两个方向动态时间规整(Dynamic Time Warping, DTW)算法来筛选候选字符。实验结果表明,该方法能够在无需将文本分割为字符的情况下准确找到待查询的汉字,并且优于传统的基于DTW字符检测方法。     

Experimental evaluation of dialogue styles for hybrid telephone-based interfaces

This paper describes empirical research evaluating dialogue styles used in telephone-based interfaces that incorporate both touch-tone and speech input. Task completion time, selection frequency, proportion of spoken commands, proportion of prompt interruptions, and user preference were obtained for four different dialogue styles. These styles varied with respect to (1) prompt style (whether explicit command information was presented in prompts or not presented in prompts), and (2) presentation order (function stated first versus command information stated first in prompts). Results provide a basis for a discussion of the strengths and weaknesses of different dialogue styles and their implications for selecting a preferred style.     

变形变换及其在手写体汉字整形中的应用

提出了一种新的一维变形变换方法并将之应用于手写体汉字的整形变换。尽管不同书写风格的同不类手写体汉字存在较大的随意性，但它们的拓扑结构是一致的，因此可将手写体汉字看成是一种可变形物体。通过选择适当的变形参数，该变形变换可以将一个汉字变形为24种不同的收写风格，利用一个变形系数可控制各种风格的变形程序。该变形变换可以矫正手写体中偏左、偏右、偏上、偏下、偏胖、偏瘦等各种位置变形，从而达到对手写体样本进行非线性规范化处理的效果。实验结果表明，手写体汉字经变形变换后，识别率可提高大约1．5％左右，显示了本文所得算法的有效性。     

基于信息熵的风格绘画分类研究

针对艺术风格绘画分类算法中存在的精度和效率不高等问题,提出一种基于信息 熵的艺术风格绘画分类算法。首先选取西方漫画、素描、油画、水彩画,以及国内烙画、水墨 画、壁画具有代表性的 7 种艺术绘画风格作为研究对象,对图像进行去噪、归一化等预处理。 其次,提取绘画艺术作品风格特征,分别求取图像的颜色熵、分块熵、轮廓熵,并合并构成不 同绘画风格的信息熵。信息熵求取时,将色彩空间转换为 Lab 颜色空间,通过 a、b 通道颜色值 及加权函数获得图像的颜色熵;通过对艺术图像分块求取信息熵,求取分块的信息熵均值获得 分块熵;通过 Contourlet 变换,求取艺术图像的轮廓信息,获得轮廓熵。接着,合并提取的颜 色熵、分块熵、轮廓熵,利用支持向量机(SVM)对艺术风格图像学习训练,获得艺术绘画风格 的分类模型;最后,提取待识别绘画风格样本的熵特征,通过 SVM 分类识别获得最终的分类 结果。该方法具有特征维数少、运算速度快、尺度不变性等优势,实验结果表明,其能提高不 同绘画风格的分类精度和效率。     

基于嵌入式平台的手写汉字识别系统的设计

随着移动技术与相关技术的迅速发展,手机、个人掌上电脑(PDA)、笔记本电脑等各种电子设备变得流行,它们已成为人们工作和娱乐必不可少的随身用品。对于各种移动电子设备在中国的推广使用,汉字输入是一个必须考虑的问题。传统的输入方式大多使用键盘,不论是笔记本电脑使用的标准键盘,还是各手机厂商设计的简化键盘,都是使用键盘采集信息,然后通过汉语拼音或者笔画输入等方式完成汉字输入。对于嵌入式小型设备来说,原有键盘设计引起占用空间大和输入汉字效率低等诸多问题。如何解决这些问题,同时保证设备足够的显示空间,又不添加新的复杂硬件设备。一种叫做触摸屏手写汉字输入的技术越来越受到人们的推崇。以Windows CE 5.0为运行平台,Embedded Visual C 4.0,为开发环境,设计和实现了一套屏幕手写识别系统,不仅能对现有汉字进行有效识别,用户还可以根据需要自行对字库扩展,有助于提高汉字的识别率。     

基于GB2312标准的GL Studio汉化技术

针对GL Studio开发的仪表显示软件一直不支持汉字显示的问题,利用纹理技术建立GB2312标准的一级汉字纹理字库,在GL Studio环境下建立与纹理字库一一对应的字库表和基本的汉字显示单元,抽象汉字的存储显示数据模型。以机载MFD显示软件为例,根据输入MFD的汉字查找对应的国标编码和汉字在字库表的坐标,以基本汉字显示单元为基础建立汉字动态控制模型与汉字显示模型,在GL Studio环境下实现机载MFD仿真软件的开发。实验表明,该方法快速有效,扩展性和重构性好,既可以用于实装开发也可以用于仿真模拟器的开发。     

Analysis of stroke structures of handwritten Chinese characters

Most handwritten Chinese character recognition systems suffer from the variations in geometrical features for different writing styles. The stroke structures of different styles have proved to be more consistent than geometrical features. In an on-line recognition system, the stroke structure can be obtained according to the sequences of writing via a pen-based input device such as a tablet. But in an off-line recognition system, the input characters are scanned optically and saved as raster images, so the stroke structure information is not available. In this paper, we propose a method to extract strokes from an off-line handwritten Chinese character. We have developed four new techniques: 1) a new thinning algorithm based on Euclidean distance transformation and gradient oriented tracing, 2) a new line approximation method based on curvature segmentation, 3) artifact removal strategies based on geometrical analysis, and 4) stroke segmentation rules based on splitting, merging and directional analysis. Using these techniques, we can extract and trace the strokes in an off-line handwritten Chinese character accurately and efficiently.     

基于嵌入式平台的手写汉字识别系统的设计

随着移动技术与相关技术的迅速发展,手机、个人掌上电脑（PDA）、笔记本电脑等各种电子设备变得流行．它们已成为人们工作和娱乐必不可少的随身用品。对于各种移动电子设备在中国的推广使用．汉字输入是一个必须考虑的问题。传统的输入方式大多使用键盘,不论是笔记本电脑使用的标准键盘,还是各手机厂商设计的简化键盘,都是使用键盘采集信息,然后通过汉语拼音或者笔画输入等方式完成汉字输入。对于嵌入式小型设备来说．原有键盘设计引起占用空间大和输入汉字效率低等诸多问题。如何解决这些问题,同时保证设备足够的显示空间,又不添加新的复杂硬件设备。一种叫做触摸屏手写汉字输入的技术越来越受到人们的推崇。以Windows CE5．0为运行平台,Embedded Visual C＋＋ 4．0,为开发环境,设计和实现了一套屏幕手写识别系统,不仅能对现有汉字进行有效识别．用户还可以根据需要自行对字库扩展．有助于提高汉字的识别率．     

基于过程神经网络的手写体汉字识别方法研究

分析手写体汉字各类基本笔画间的拓扑关系,将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的多种汉字笔画类型在不同位置组成的几何图形。采用过程神经元网络提取手写体汉字各类型笔形,统计各类型笔形和相交点的数量,从而建立手写体汉字特征知识的数据结构表。对SCUT IRAC手写体汉字库中汉字进行了实验仿真,该方法大大降低了脱机手写体汉字识别的难度,有较高的汉字识别率。     

领域语言模型及其在中文输入系统中的应用

提出一种构建领域语言模型的策略,并基于余弦相似度提出一种模型融合的方法,以便将领域语言模型融入动态自学习语言模型,该语言模型可应用于中文输入系统.实验表明,加载了领域语言模型的中文输入系统不仅降低了平均码长,而且显著提高了首字命中率.     

基于Windows平台的滇南彝文输入法实现

彝文古籍数量繁多,但却在迅速减少,亟待运用科学手段进行抢救、整理、规范.为满足考古工作者和出版业界的需要,从排版系统中对中英彝文混合输入的实用性考虑出发,采用Unicode国际编码标准,且字库编码区间实现从自造区间到汉字区间的跨越.就Windows操作系统中进行滇南彝文字库设计及输入法实现所涉及到的原理及若干问题进行了阐述,并在此基础上利用多多输入法API进行程序开发,在克服了操作系统应用环境、字库编码区间及方式、文字混合显示等技术障碍后,最终开发出"滇南彝文数字化信息处理平台".无论是从可行性和实用性分析,该平台的第三套"滇南彝文自由拆分模式的一对多形态编码输入法"在很大程度上解决了当前彝文输入法所普遍存在的易学性问题,是一款操作稳定、输入快捷、简单易学的彝文输入法,尤其对彝文信息化的推广具有广泛的使用价值和示范价值.     

基于线条形状和主方向墨色分布特征的中国画画家识别算法*

目前针对中国画的研究主要集中在基于内容的图像分析上,但是对于中国画的分类识别,更重要的是艺术风格而非内容.中国画的本质是笔墨运用,笔道的线条形状和墨色构成是鉴别艺术风格的重要因素.因此,文中提出基于笔墨特征的中国画画家识别算法.首先提取墨线的形状特征和墨色的布局特征,然后综合上述2种特征,作为支持向量机的输入训练得到画作分类器.实验表明,文中算法在平均查全率和查准率上较优,可以用于中国画的数字化分析、理解和识别,为中国画传承和鉴赏提供有效的数字工具.     

根据形状相似性的书法内容检索

提出了一种根据形状相似性来检索书法字的算法：将扫描的书法作品先切分成单个书法字,并提取轮廓特征;接着由形状相似性算法计算相似度,然后按相似程度大小显示同一字不同的书法风格.实验证明,该算法具有很好的效果.     

基于多重规则和路径评价的在线中英文手写识别方法

手写文本识别方法主要应用于文本输入技术,对人机交互领域的发展起关键作用。针对多数在线输入法无法识别中英文混合手写识别的问题,提出一种在线中英文混合手写文本识别方法。通过对文本笔画进行基于水平相对位置、垂直重叠率、面积重叠率规则的整合以及连笔切分,得到一系列字符片段,同时利用笔画个数、宽高比、中心偏离、平滑度等几何特征和识别置信度,对字符片段进行中英文分类。在此基础上,根据分类结果并结合自然语言模型的路径评价及动态规划搜索算法,分别对候选的中、英文字符片段进行合并处理,得到待识别的中、英文字符序列,并将其分别送入卷积神经网络的中、英文识别模型中,得到手写文本识别结果。实验结果表明,在线手写中英文混合文本识别正确率达93.67%,不仅能切分在线手写中文文本行,而且对包含字符连笔的在线手写中英文文本行也有较好的切分效果。