根据轮廓特征识别手写体字符的方法

本文讨论一种根据字符轮廓所提取的结构特征进行识别的方法,它的主要特点是：１．通过单次扫描二值化图象即可有效地完成边缘平滑,轮廓提取和孔洞的简单测量（如区域和最小包围矩形等）;２．通过轮廓边缘点的角度／斜率变化和左右边界的极值点提取轮廓的结构特征;３．通过对大字符集的学习,可不断修改,完善算法,以适应不同类型字符的识别。     

一种组合特征抽取的新方法

该文提出了一种基于特征级融合的特征抽取新方法，首先，给出了一种合理的特征融合策略，即利用复向量给出组合特征的表示，将特征空间从实向量空间拓广到复向量空间，然后，发展了具有统计不相关性的鉴别分析的理论，并将其用于复向量空间内最优鉴别特征的抽取，最后，在Concordia大学的CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库以及南京理工大学NUST603HW手写汉字库上的试验结果表明，所提出的组合特征抽取方法不仅具有很强的维数压缩能力，而且较大幅度地提高了识别率。     

一种基于段化的手写汉字特征点提取方法及其实现

手写汉字识别中的特征点提取，一直是结构匹配方法中的一个关键问题．系统识别率很大程度上取决于特征点提取的正确率．本文在总结前人和作者以前工作的基础上，提出了一种新的段化特征点提取方法，并具体用于手写汉字识别的实用系统中，取得了十分理想的效果．从已测试的１８００×１０个样本字的结果看，特征点提取正确率突破了９８％大关，为实用化手写汉字识别系统奠定了基础．     

动态特征空间的超球体分类算法

在模式识别中,样本在特征空间被直接用作分类或被核函数映射至更高维空间分类。为了提高分类效果,一般使用更好的分隔面和更有效的特征空间。提出了一种使用神经网络寻找到更有效特征空间的动态超球体算法（Dynamic Hypersphere Algorithm,DHA）。DHA采用了动态的特征变换,通过满足优化超球体的条件获得更有效的特征空间,最终通过欧氏距离得到分类结果。在标准数据集上实验证明了DHA能够通过动态的特征变换寻找到有效特征空间,从而获得更好的分类效果。为了进一步证明特征空间的有效性,将DHA应用到MNIST手写体,通过减少训练样本并且将原样本由784维降至10维获得了90.18%的识别率,在不平衡手写体中也获得了较好的效果。     

基于SVM的手写体数字快速识别方法研究

手写体数字识别是图像处理与模式识别中具有较高实用价值的研究热点之一。在保证较高识别精度的前提下,为提高手写体数字的识别速度,提出了一种基于SVM的快速手写体数字识别方法。该方法通过各类别在特征空间中的可分性强度确定SVM最优核参数,快速训练出SVM分类器对手写体数字进行分类识别。由于可分性强度的计算是一个简单的迭代过程,所需时间远小于传统参数优化方法中训练相应SVM分类器所需时间,故参数确定时间被大大缩减,训练速度得到相应提高,从而加快了手写体数字的识别过程,同时保证了较好的分类准确率。通过对MNIST手写体数字库的实验验证,结果表明该算法是可行有效的。     

基于matlab的手写体数字识别系统研究

随着科学技术的发展,机器学习成为一大学科热门领域,是一门专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为的交叉学科。文章在matlab软件的基础上,利用BP神经网络算法完成手写体数字的识别。     

粘连手写体数字串的分割

本文提出了一种分割单一连接的手写体数字串的方法，粘连的数字为标准的、经预处理的字符图像，并在检测特征点之前已经细化。检测潜在的分割点基于图像中的深度／高度／垂直度估算的判决线，以精确测量分割路径，然后应用于数字的分割。实验采用NIST数据库19、CEDAR CD-ROM取得结果。经与其它文献中提到的方法，并从收集的图像比较中可以看出，我们的算法可获得96％的识别率。     

在线汉字书写正误及工整的智能评判算法

在计算机上演示汉字规范的书写过程,是当今计算机辅助教学所追求的功能,但是却很少存在对汉字书写正误及工整方面进行评判.为了实现这一功能,本文详细归纳了汉字书写过程中与计算机识别紧密相关的错误类型,并在此基础上提出了在线汉字书写正误及工整的智能评判算法.该算法通过笔画特征及笔画间特征的提取来实现书写正误和工整两种错误类型的判断.实验结果表明,该算法能较好做出笔势、笔序、多笔画、少笔画等等正误判断及一些初步的书写工整评判.     

手写体汉字的规范化处理及评价

手写体汉字的规范化处理是一项重要的预处理，由于汉字是一种结构性很强的方块字，所以在特征提取之前必须尽最大可能地调整汉字的笔划分布，以获取较稳定的特征。通过对目前较流行的几种规范化处理算法的深入研究，提出一种统一的描述算法表示形式的数学框架，揭示出不同算法的内在的本质规律以及对识别率提高的作用，最后对不同方法给出了相关的评价。     

全屏手写体验：中电通信T868D手机

语言从诞生到形成文字，经历的是语音和书写的传递过程，编码输入只是到近代计算机技术发展起来后才普及起来的。在手机上，汉字的编码输入主要包括拼音和笔画两大类，受地域方言的限制，拼音被南方语系的用户视为噩梦，对疏于拼音的中年以上的用户也是障碍，而笔画输入由于拆解复杂，并不为大多数用户所接受。在语音识别还不成熟的情况下，手写成为最被大众接纳的普及型输入方法。