手写体汉字识别中基于笔段的松驰匹配算法

在汉字识别中，基于线性变换的识别模型往往会失效，用轮廓线段来进行松驰匹配．当手写体汉字曲折笔划较多时也很难提取稳定的轮廓特征，而且轮廓提取受笔划写书粗细的影响较大。本文用相容匹配算法来提取汉字的笔段特征，用模板匹配识别出手写体汉字样本。文中给出一个１００个汉字的识别结果．     

有限集手写体汉字特是取及分类器设计

介绍了手写体汉字特征提取的基本概念，采用了一种叠合网络加权笔画提取方法用于提取有限集汉字特征。通过对径向基函数网络（RBF网络）的模型分析，提出了一种组合RBF网络分类器应用于有限集手写体汉字识别，并利用结合遗传算法和模拟退火算法的混合优化策略进行RBF分类器的训练。     

基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别

基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别模型,提出一种从手写体汉字骨骼图像上提取分叉点的有效改进算法,保证笔划提取的可靠性,并直接从笔划结构上计算统计识别特征矢量;采用主向量空间的非对称参数分布模型计算距离测度．实验表明,基于笔划方向特征和非对称分布的统计识别模型具有优良的识别性能．     

基于变精度粗糙集的脱机手写体汉字识别

文章为研究脱机手写体汉字识别问题,将汉字样本及其特征向量看作是一个信息系统,采用基于β近似依赖度的属性重要度定义作为启发式信息,设计出在变精度粗糙集模型下的特征属性近似约简算法,对手写体汉字信息系统中冗余特征属性进行约简,构建出脱机手写体汉字识别决策信息系统。识别过程中采用基于加权规则置信度的规则融合方法,进一步提高了脱机手写体汉字的可识别性和正确识别率。实验结果表明,该方法是有效可行的。     

基于组合分类器的联机手写汉字识别

提出一种基于二级组合分类器的汉字手写体识别方法,首先提取汉字的整字特征和笔划特征;进行单字识别的过程中,GA-BP笔划分类器起着对汉字识别的主导作用,当写入汉字出现连笔、字形变化导致系统产生拒识情况时,采用隐马尔可夫整字分类器作为辅助去提高整体的识别率.     

基于Bayes决策的手写体数字识别

提出了一种用Bayes决策理论进行手写体数字识别的方法，对已知类别的样品提取特征建立数字样品库，对于任意的手写数字提取特征，根据数字样品库中已知样品的特征，运用基于最小错误概率的Bayes决策进行识别、实验证明Bayes决策理论用于手写体数字的识别有较好的效果，一般情况下识别率能达到96％以上．     

一种基于复合特征的脱机手写体字符识别方法

针对脱机手写体字符识别问题,分别采用主元分析PCA方法和小波变换方法对字符的整体特征和局部特征进行提取,形成向量表示,综合两部分的特征向量形成复合特征向量,利用SVM进行分类识别。该方法在汉字手写体字符集上进行实验,取得了很好的识别准确率。     

基于多特征多分类器的脱机手写汉字识别研究

特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的.本文针对手写体汉字识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的汉字特征,而后输入BP神经网络多分类器进行识别的设计方法.实验结果表明,该方法用于手写体汉字识别是行之有效的.     

仿反馈机制的智能识别方法研究与应用

文章针对脱机手写体汉字特征约简与识别中离散化不当的问题,构建出基于实域粗糙集的脱机手写体汉字识别决策信息系统。提出了实域粗糙集中特征属性的广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系;设计了在广义近邻关系下基于实域粗糙集模型的特征属性约简算法,构建出基于实域粗糙集的脱机手写体汉字识别决策信息系统;采用基于变粒度仿反馈机制的智能认知模型对脱机手写体汉字识别决策信息系统进行仿反馈识别,并建立了变粒度仿反馈机制智能识别方法的评价指标体系和认知信息粒度变换规则,提出基于变粒度仿反馈机制的智能认知算法。对SCUT-IRAC HCCLIB样本库中的汉字进行了仿真实验研究,平均识别精度达到95.37%。仿真实验表明,相比于传统认知系统单向开环方式,该文提出的方法对提升脱机手写体汉字的识别效率、可识别性及正确识别率是有效可行的。     

基于空间分布特征的手写体数字识别

首先根据手写体数字在空间上的分布情况，提取其空间分布特征，同时定义了一种新的特征；其次，提出了一种新的细化方法，并用最小距离法对手写体数字进行了识别。该识别方法较传统方法简便，不必考虑笔划的多变性，具有较高的识别正确率，并能实现快速识别。     

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     

汉字的层次轮廓特征及其应用

汉字特征的描述与匹配，是汉字识别研究中的两个重要问题。从上下左右四个不同的方向看一个汉字，在不同的层次和位置，可以得到不同的曲线段，这些曲线段是汉字笔划的反映，唯一地确定了汉字的结构。基于这一观点，本文从轮廓的角度，给出了汉字特征的一种形式化描述方法，提出了汉字的层次轮廓概念，给出了相应的局部最优匹配算法，最后，将该方法应用于特定人脱机手写体汉字识别中，取得了较为理想的效果。     

基于融合特征和LS-SVM的脱机手写体汉字识别

提出的脱机手写体汉字识别系统主要研究特征提取和分类识别两个模块.特征提取模块主要包括采用基于不变矩和弹性网格技术的串行特征融合方法,所得到的特征向量不仅充分反映了手写体汉字的全局和局部特征,而且具有很强的区分表达能力.分类识别模块将神经网络多类分类策略与最小二乘支持向量机相结合,所得到的分类器不仅识别率高、泛化能力强,而且有效地解决了多类分类问题.实验证明本文提出的识别系统能够取得很好的识别效果.     

一种手写体汉字的非线性规范化方法

手写体汉字变形问题是无约束手写体汉字识别的关键问题。规范化处理的目的是对字符图像点阵进行变换,矫正手写体汉字变形,减小同类字符之间的差异。文章提出了一种非线性规范化方法,它一方面调整了汉字的笔划分布,使笔划的分布密度趋于均匀;另一方面又调整了笔划的粗细,使笔划的宽度趋于一致。实验显示,用文章提出的方法产生的同类字符点阵的离散度小于用已有的几种非线性规范化方法产生的同类字符点阵的离散度,表阴提出的非线性规范化方法,较之已有的几种非线性规范化方法更有效地减小了同类字符之间的差异。     

基于笔划和笔顺的汉字识别算法

以笔划为基元结构笔划的顺序来表示汉字的结构信息,在此基础上提出了一种笔写汉字识虽的匹配算法,对于结构类似的汉字,该算法可以通过特征关系予以识别,从而提高汉字的识别率。     

一种优化的手写字符自动分割算法

在手写字符自动识别时,由于手写字符中存在字符大小间距不一、粘连、断点,以及不连贯等情况,给字符自动分割识别带来极大的困难。针对该问题,提出了一种优化的手写字符自动分割算法。该方法依据滴水算法的原理,结合CFS(color filling segmentation)做初步分割;再根据分割字符的连续黑色像素点的宽度判断是否为粘连字符,若为粘连字符,则在分割字符图片02倍宽度与08倍宽度之间扫描黑色像素位置;结合分割图片中间位置来确定滴水算法起始滴落点,解决特殊情况下的起始滴落点的定位不精准问题。经手写字符识别实验结果表明,优化后手写字符分割准确率比传统方法分割准确率提高了116%,且有良好的通用性,可提高手写字符的单个识别率。     

手写体信函地址汉字切分

目前多数汉字识别系统仍基于单个汉字的逐个识别,因此对字符进行有效的切分,是离线汉字识别的一项重要工作,根据汉字手段写体的特点,在方差最小原理基础下,提出多步切分算法（粗分－细分－合并）和穿越算法,首先根据字段间间隔,用最小距离聚类的方法,得到5组粗分结果,从中选出最接近理想的一种,用改变类间距离和穿越算法,对较宽的字段进行细分,最后将过细的分割部件合并成一个完整的字,对现场采集的3000封信函进行切分,单字正确率可达90．8％。     

一种改进的手写汉字文本切分算法

在分析传统手写汉字文本切分算法利弊的基础上 ,提出了一种改进的基于快速连通域提取的切分算法 ,算法具有很强的抗干扰能力 ,有效解决了小角度歪斜图像和笔画粘连字符的汉字切分问题 .同时给出了具体的实现方法     

自然手写汉字笔画和字根的提取

对自然手写体汉字联机识别系统中笔画和字根提取问题作了深入研究,提出并改进了有关策略和算法实现。经深入分析和测试结果表明,由于充分考虑了自然手写体汉字的书写习惯和结构特征,技术策略和算法实现具有高稳定性和变形容忍度。     

基于BP神经网络的湘西民间方块苗文特征提取方法

分析湘西民间方块苗文文字的结构特性,提取表征文字特性的特征并构造特征矩阵,然后利用BP神经网络和方块苗文手写体字库训练出苗文的识别系统,并使用此系统对手写的方块苗文文字进行识别和分类.