浮动模板法——一种抽取文字特征的方法

本文提出了一种抽取文字特征的方法——浮动模板法。它是利用预先设计好的浮动模板在字符空间浮动抽取文字特征。这种方法适用于手写文字几何特征的抽取和结构描述,也可用来抽取印刷文字的特征,对于局部特征的抽取更为有效。 文中阐述了浮动模板的组成,抽取特征的原理。介绍了如何用浮动模板抽取文字特征及其实际应用。     

构造化线段特征矩阵的手写汉字识别

本文介绍了一种利用线段特征矩阵进行匹配的手写汉字识别方法。对输入文字图像测定其笔划宽度，抽取四个方向子图像。然后，利用文字图像重心分割图像成若干区域，按分割的区域，求各子图像区域的线段特征矩阵，与样本字库比较识别，进行手写汉字识别分类。实验表明本方法是有效的。     

基于几何中心静态手写签名的识别算法研究*

研究了静态手写体签名识别和认证的问题。针对静态手写体签名无法提供笔画之间前后时序动态信息和手写笔画的压力信息,提出了一种利用手写签名的几何中心作为特征值的识别和认证算法。首先将静态签名图像依据几何中心不断进行切分,使其成为独立的小块;然后依据各个小块的几何中心的相对位置和距离提取特征值;在此基础上进行签名识别和认证。实验结果显示本方法快速有效,所提取的特征能稳定地描述包含集合形变的手写签名字体。该方法能拓展应用到手写体的识别系统中。     

基于基元模糊关系的手写汉字识别

手写汉字中笔划，部件及其位置关系均产生较大变化，这种变化是引起手写汉字特征不稳定的主要因素。为了减小上述不利影响，使手写汉字特征的描述趋于稳定，本文给出了一种基于汉字基元之间的模糊关系识别手写汉字的方法。     

利用笔划密度函数等特征的手写汉字识别的讨论

为了对手写汉字的识别分类的方法进行探讨, 本文提出了一种分类处理能力强, 速度比较快, 算法上能尽量克服手写变形影响的手写汉字的识别分类方法。一般要求正介文字在候补文字上进行选择, 候补文字的数额要小。我们利用手写汉字笔划密度函数特征、粗网格特征、粗外围特征以及几个特征的拜用来对文字进行识别和分类, 用计算机进行模拟和验证。由实验可以知道利用各自的每一个特征, 分别有其相应的分类能力, 差不多到第五位或第七位分类能力可达到100%,如果将三个特征并用, 正如所予期的, 分类能力可以提高, 到第三位就可达到100%,这是因为各个特征分别从不同的方面吸收了手写的变形。     

国际图像系统（I^2S）上手写汉字识别研究

提出一种用Ｒａｐｉｄ算法对手写汉字进行识别。它是在国际图像系统上实现的。文字图像经摄像机输入，预处理时采用锐化边界，使图像边界清晰，文字图像经正规化后，进行Ｒａｐｉｄ变换，抽取识别特征，特征抽取能比较好地吸收手写汉字变形和扭曲，提高识别率，计算机实验表明，本算法对手写汉字识别是比较有效的。     

汉语信息处理的三大技术

一、汉字识别 汉字识别就是利用计算机抽取汉字字形特征、实现汉字自动输入的一项技术。简单地讲,就是计算机认字。汉字识别是文字识别技术中的顶峰,又是一种高速的汉字输入技术。汉字识别的实现会极大地提高中文信息处理的速度。     

手写文字识别字典的自动设计

在手写文字识别机的研制中,设计识别字典是一个涉及大量数据量的繁琐工作。本文提出了一种简单、实用的自动设计方法。每一文字经过特征抽取后,以等长度的二值随机特征字表示。计算机在学习过程中,首先将大量学习样品的特征加以鉴别、排队、筛选等处理,然后按合成三值模型的方法,进行分集,构成识别字典。本文通过对特征空间性质的分析,导出了分集“最近点”原则,并对分集起点作了探讨。本文还对字符类别数、子集数、数据压缩比以及计算机的处理时间进行了讨论,并给出了实验数据。该方法已用于实用的手写文字识别系统。     

脱机手写满文笔画基元的提取和识别

笔画的正确提取对文字识别结果至关重要。该文提出并实现了一种全新的满文笔画提取方法。基于满文文字的结构和特征,首先对处理目标进行预处理,确定笔画主干,创建笔画生长法对满文文字笔画实现自动提取。对提取得到的笔画进行分类,然后对照笔画特征库进行识别。试验表明,该方法对规整手写的满文文字的笔画提取和识别有令人满意的效果,为进一步脱机手写满文识别研究奠定了坚实的基础。     

朝鲜语联机手写识别建模研究

为了解决朝鲜语(韩语)手写识别,对韩语文字提取独特几何特征定义方式.提出六组基本元定义,用它们区分韩语的各个字母.使用二次编码矫正,通过实验,使得重码率降到极低.能够较为准确的识别韩语中各种风格的手写正楷与部分行书.对于韩语草书的识别,是否成功,取决于建立大而全的草书字典.这一独特方法,也可以移植到韩语印刷体识别.     

基于分形几何的甲骨文字形识别方法

甲骨文是流行于我国古代商朝的成熟文字系统,本质上是一种平面图形,笔画和结构不是非常稳定。很多字形具有图画性质,难以区分明显的结构,难写难记。已有的编码输入方法受众面小,效率很低,使用受限。该文分析了甲骨文字形的分形性质,在此基础上,通过字形的重心建立二维平面直角坐标系,将甲骨文字形的平面图形划分为四个象限。利用分形几何的原理,通过计算字形以及各个象限的分形维数,将甲骨文字形形式化为一组分形描述码。再通过与甲骨文字形的分形特征库进行配准,从而识别甲骨文字形。实验结果显示,利用分形几何可以较好地识别甲骨文字形。     

识别手写汉字的基元模糊关系法

手写汉字中笔划、部件及其位置关系均产生较大变化,这种变化是引起手写汉字特征不稳定的主要因素。为了减小上述不利影响,使手写汉字特征的描述趋于稳定,文章给出了一种基于汉字基元之间的模糊关系识别手写汉字的方法,用汉字基元之间的模糊关系来描述汉字的结构,其优点:一是对汉字基元之间相对位置的变化有较强的适应性,二是不需要对一个汉字中的各个基元在二维平面内进行复杂地排序,汉字的结构可以简化为一个基元模糊关系的集合。     

2012年第二届全国文字与计算学术研讨会(CCF-NSCC 2012)征文通知

2012年10月27—28日2012年全国文字与计算研讨会由中国计算机学会主办,北京语言大学承办,将于2012年10月27—28日在北京召开。会议将邀请国内外在文字与计算领域的知名专家学者到会作特邀报告。热忱欢迎国內外从事文字与计算相关领域的学者踊跃投稿,积极参加大会研讨,共同促进我国文字与计算的研究与发展。征文范围(包括但不限于)文字字形基础理论文字结构形式化与编码字形自动生成技术字形分析与处理字体设计与字库制作文字字形评价文字识别手写签名识别字体识别古文字信息处理计算机书法仿真文字图片的检索技术     

结合Fisher判别的手写数字特征提取方法

在手写数字图像的特征提取中,提出一种结合Fisher线性判别的多分辨率Gabor滤波方法,在所有特征点上寻求特定滤波方向上的局部最优滤波频率,以获得最佳滤波效果,同时压缩不相关特征.在MNIST手写数字图像库上的识别实验表明:在小样本情况下,该方法能更准确地抽取手写数字图像特征,识别效果明显优于直接进行Gabor特征提取.     

基于笔段特征和HMM的在线签名认证方法研究

手写签名过程中的书写力包含丰富个人特征.受输入设备所限,目前的在线手写签名认证系统都没有能够充分利用这一信息.基于此,本文提出一种综合利用签名字形和书写力特征的在线签名认证方法.首先,利用一种新型的F-Tablet手写板用于获取签名的动态笔迹和书写力信息,并根据速度极小值点对签名进行笔画分段.然后从中提取16维的字形和书写力特征矢量序列用于签名隐马尔可夫模型(HMM)的建立和认证.在基于F-Tablet手写板建立的签名数据库上的认证实验结果表明书写力特征比字形特征更难以模仿,两种特征相结合可以有效提高系统的识别性能,提出的认证方法的相等错误率(EER)达到3.9%.     

基于多模板归一化的维吾尔文字母识别算法

该文针对手写维文字符识别中字符宽高比变化剧烈,单一模板归一化后提取字符特征,不能有效增加异类字符之间的差异性,提出了针对维文字形特点的多模板归一化算法。训练阶段,由多模板归一化字符图像,提取特征并训练对应分类器;识别阶段,用主笔画散度方向作为维文字形参数, 对不同字形选用最优模板进行归一化处理后提取特征,并送入该模板对应的分类器。多模版归一化有效利用了手写维文字符字形特征,克服了单模板归一化时异类维文字符差异减小的不利影响。实验结果表明多模板归一化算法较单模板归一化算法在识别性能上有所提高。     

离线手写汉字的多尺度小波特征提取

离线手写汉字的识别仍然是模式识别中的一个最困难的问题,而特征提取是解决这个问题的关键.本文提出一种基于多尺度小波分解的离线手写汉字的特征提取方法.通过表示为灰度图像的手写汉字的多尺度小波分解,能在不同尺度下抽取字符的特征.在较大的尺度下,抽取字符少量的结构特征,可用于在巨大的汉字候选类集合中进行字符的粗归类;在较小的尺度下,抽取字符的细节特征,可用于在较小的汉字候选类集合中进行字符的细归类(识别).这样一种从粗到细的策略,既减少了匹配的时间,又保持了识别的精度.     

基于主曲线的脱机手写英文字母结构特征分析及选取

要提高脱机手写英文字母识别的识别率,关键是特征的提取与有效鉴别特征的抽取。主曲线是主成分分析的非线性推广,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线。它较好地反映了数据分布的结构特征。首先将主曲线用于训练数据的特征提取;其次在详细分析字母主曲线的结构特点的基础上,选择出用于字母识别的粗分类、细分类特征;最后在对手写字母进行识别时,先用这些特征进行一级分类;对个别不能很好区分的相似字母用模糊数学方法进行二级模糊分类。所提方法在CEDAR手写体小写字母数据库上的实验结果表明:利用这些特征能有效区分相似字母,提高手写小写英文字母的识别率,不但能为脱机手写小写英文字母识别的研究提供一条新途径,而且能为手写单词识别提供有用信息。     

一种便于自动生成识别规则的图象基元抽取方法

本文提出了一种便于自动生成识别规则的图象基元抽取方法。并将其用于手写字符的识别。结果表明,用本方法得到的图象基元链(句子)对图象的位置、大小、局部形变不敏感,降低了语言的信息冗余度。因而易于由样本图象直接生成识别规则.     

一台手写文字识别机

本文阐述了一台手写文字识别机,介绍了具有二维相似变换功能的扫描器和电子束自动聚焦线路等自适应线路技术;一种能同时描述文字图形整体和细节的结构学识别方法以及通过学习,自动设计识别字典的方法。 本机能识别手写的数字、字母和其他符号共62种,与同类型的文字识别机相比,有同等的识别准确度,但容许文件格式和字符书写有较大的自由度。该机用作计算机的输入设备,能自动识别手写的源程序、数据和各种资料。