汉字笔划的计算机分解和综合

本文提出了印刷体和手写体汉字笔划的计算机分解和综合的一种方法,此方法是对细化后的汉字抽取出横、竖、撇、捺等基本笔划,对细化过程中产生的断笔划进行合并,然后进行分类.实践表明,用此方法进行汉字识别,有较高的识别率.     

一种对文字图像细化的改进Hilditch算法研究

在分析和研究了现有细化算法的基础上，提出了一种实用有效的细化算法。通过对汉字、字母、数字和不同字体的文字进行测试，表明该细化效果较好，并有一定的实用价值。     

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。     

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。     

基于细化的手写汉字的笔段提取方法

采用一种改进的一次通过的并行细化算法对一般细化算法的不足进行了改进,细化后的文字骨架较好地反映了汉字的结构,适合于手写汉字的笔段提取。在细化的基础上,又提出了一种笔段提取的方法,该方法以细化骨架上的特征点为依据,通过对细化骨架的象素点跟踪获得初步的结果,再进行笔段合并处理。     

基于并行模板的手写体汉字串行细化算法

针对并行细化算法中细化模板较多,细化不全和串行算法的骨架非对称现象,提出了一种基于并行模板的手写体汉字串行细化算法。该算法改变了剥离边界的方向,引入了4个新的并行细化模板,根据串行算法特点和书写运笔规律,采用逆向扫描法遍历整个图像,通过与其他的模板细化算法进行实验比较,得出该算法在细化手写体汉字时,模板较少,速度较快,细化完全,骨架对称性较好的结论。     

一种保形的数学形态学图像细化算法

在分析形态序贯同伦细化算法的基础上，针对该算法运算结果为畸变骨架的缺点，提出了一种能保持图像目标正确结构形状的加权结构元素形态序贯细化算法，并以汉字图像为例予以验证．     

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。     

一种适合于笔划跟踪的并行细化算法

为了解决字符识别过程中笔划不易跟踪及其若干特征难以提取等问题，给出了一种新的适合于笔划跟踪的并行细化算法。该算法运用并行机理，在满足细化基本要求的前提下，去掉了不便于笔划跟踪的冗余点，细化速度快且质量较好。该算法已成功地运用于手写数字识别系统及汉字识别系统中，其中利用该算法的表格识别系统已经达到实用水平。     

线条纹图像的细化

针对线条纹图像的细化在文字识别，指纹识别，染色体识别等计算机视觉、图像分析和模式识别领域里的重要性，在分析多种细化方法存在不足的基础上，提出了一组改进的细化模板。实验结果表明，利用该组模板细化，克服了腐蚀和毛刺现象，具有良好的连通性。     

手写输入汉字电脑新技术

手写输入汉字电脑新技术美国摩托罗拉公司开发的电脑新技术，将方便用户在个人电脑上书写汉字。该公司的汉字辨认软件是可提供一种极准确、容易认字的方法，能使个人电脑软件辨别１３０００多个汉字。该公司的汉字书写辨认系统，采用人工智能技术来识别潦草字体，因此能够...     

关于限制性手写体汉字预处理探索

就限制性手写体汉字的预处理问题进行了一些讨论,对通过摄像机摄入的限制性手写体汉字提出了一种预处理方法,对汉字采用了位置正规化、大小正规化、平滑处理、细化处理的相结合的方法,通过预处理的汉字,使汉字识别率大大的提高。     

一种新的汉字笔划疏密的描述方法

手写体汉字的点阵图一方面反映了汉字本身和笔划结构特征，另一方面也反映了书写者的个人书写特征。从模式识别角度来说，我们的目的是试图消除个人书写特征，即实现在特征空间中让模式的类内距离减小。这种汉字矫形的基础是汉字笔划疏密的描述。本文提出了一种新的汉字笔划密度函数，它对复杂区域有较好折分辩能力，为下一步的汉字识别奠定了良好的基础。     

汉字构形分析与识别

汉字构形学主要研究汉字字形的结构和组成部件．汉字构形分析识别是利用计算机模拟人脑对于汉字图形的认知，将计算机视觉等诸多技术应用于汉字构形学研究的各主要环节．在此基础上，针对汉字部件的分解和识别、汉字部件信息统计等方面作了进一步的研究，并指明了研究方向．     

一种并行细化算法的改进

对二值化以后的图像进行细化处理以抽取其骨架，在目标识别等领域有着广泛的应用．对现行的一种并行细化算法进行了改进，不仅从理论上避免了欠腐蚀与过腐蚀现象，提高了细化质量，而且显著提高了算法的执行速度．     

用自然结构分析法识别手写汉字

本文从汉字的自然层次结构出发,提出了手写汉字识别的自然结构分析法。在充分考查了国标集6763个汉字的基础上,建立了一个模拟实验系统。在该系统中,使用了扩充的有限自动机和启发式搜索等技术。该系统能识别带有少量连笔的手写汉字。实验结果表明:自然结构分析法是一种有效的手写汉字识别方法。     

互相关模式识别中样本的数量

提出了一种新的确定互相关模式识别试验样本数量大小的通用方法，给出了试验样本集的建立原则，在手写汉字识别之中使用表明：当待识别样本互相关联时，它是一种很有效的统计学方法，具有重大的理论意义和实用价值。     

汉字识别的方法及Rosen细化算法的改进

介绍了汉字识别方法，改进了Ｒｏｓｅｎ细化算法，消除了该算法中的笔道丢失与断开。     

汉字识别的方法及Rosen细化算法的改进

介绍了汉字识别方法，改进了Ｒｏｓｅｎ细化算法，消除了该算法中的笔道丢失与断开     

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。