无约束手写体支票金额汉字串识别系统

针对手写支票金额汉字串分割和识别都十分困难的特点 ,提出了一种基于隐 Markov模型的 ,分割与识别相结合的算法。该算法具有如下的突出优点 :在分割方面 ,将偏旁部首作为分割的基本单位 ,充分考虑无约束手写汉字分割的各种交叠和粘连情况 ,降低了金额汉字串分割的难度 ;在识别方面 ,通过对字符识别结果采用多选 ,利用动态规划算法来对整串字符进行识别 ,提高了汉字串的识别率。作为处理分割困难的汉字串的一种新思路 ,该方法对于其他手写字符识别问题也具有重要的借鉴意义。     

基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字切分

离线手写汉字的切分是识别的前提，其中粘连手写汉字的切分最为困难。提出一种基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字的切分新方法。对粘连字符图像作细化处理，检测端点、叉点和角点等特征点，根据特征点提取笔段。按笔段的长度、相互之间的位置关系以及投影信息确定切分点。细化粘连字符的背景图像，从切分点出发在细化的背景中选取分割路径，实现粘连手写汉字的切分。实验表明，本方法对于粘连手写汉字具有令人满意的切分效果。     

面向书写教学的手写汉字图像笔画还原

为了实现智能化汉字书写教学,提出一种手写汉字图像的笔画还原方法。首先提取手写汉字图像的骨架;然后从知识工程的角度出发,利用字形中稳定的拓扑信息,消除骨架中的歧义变形;最后利用A*算法建立并求解手写汉字与相应模板汉字的字形相似度模型,从而分割出手写汉字图像中的各个笔画,并输出它们与模板汉字中各个笔画的对应关系。此方法的笔画还原结果可以应用于手写汉字规范性的自动化评判等场合。     

基于动态规划的联机手写汉字分割方法

为解决手写汉字文本的自动切分问题,提出了一种基于动态规划的联机手写汉字分割方法.该方法根据手写笔画的结构特征、笔顺信息以及神经网络分类器给出的类概率构造代价函数,并将其分别应用于手写句子的预分割和基于识别的分割过程,然后利用动态规划算法寻找最佳分割路径.预分割在保持较低误分割率的前提下,可以有效地降低候选分割块的数量,以加速分割过程.实验结果表明,预分割的误分割率为0.57%,过分割率仅为11.1%;在未应用语言模型的情况下,最终的正确分割率为88.2%.     

一种联机手写汉字识别算法的设计与实现

提出了一种统计识别算法与结构算法相结合的联机手写汉字识别算法，模糊采集手写汉字与模板的结构对应关系．应用统计算法进行特征匹配识别，实现了与书写笔划顺序无关的快速、高识别率、手写字形限制小的国标两级汉字识别．     

基于局部信息的手写汉字笔画提取

现有计算机在指导手写汉字练习与测试中，指导依据大都基于全局特征，缺少基于更细粒度特征。提出一种基于局部信息的手写汉字笔画提取方法，为手写汉字评价与指导等任务提供数据支持。首先提取出汉字骨架并对骨架中的毛刺与断裂等问题进行优化；然后使用PBOD算法提取汉字交叉区域后，对交叉区域进行合并删除，消除笔画形变，通过局部信息计算笔画段的组合系数，根据组合系数提取笔画；最后根据获取到的笔画数与算法迭代次数，动态调整组合系数阈值，保证在正确连接笔画段的前提下提取到更可能多的笔画。将该方法在手写汉字数据集上进行实验，其准确率、召回率与F1值分别达到了95.91%、95.71%与95.81%，可用于后续的手写汉字评判与指导等任务。     

一种新的手写汉字笔划直接抽取算法

在实现结构分析法识别手写汉字时，笔划抽取是关键所在。本文提出了一种直接从手写汉字点阵中抽取笔划特征的新算法。该算法具有算法简单、笔划抽取速度快、正确率高和抗干扰能力强的特点。这种算法已用于在ＰＣ／ＡＴ机上实现的成页手写体汉字（楷体）识别系统中，效果极为满意。     

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。     

用计算机辨认手写银行支票的思考

提出了运用计算机和扫描仪等设备，辨认手写银行支票的科学方法，较说尽地描述了辨认引擎的各种模式。     

兼顾连笔和笔顺的联机手写汉字识别方法

为解决联机手写汉字识别技术中兼顾连笔和笔顺的难题，提出了联机手写汉字的模糊属性关系图描述和基于知识的松驰匹配方法。该方法能充分描述汉字结构、对手写变形不敏感，并具有良好的连笔字识别能力和适应不同笔顺的特点。基于上述方法，作者实现了一个联机手写汉字识别系统。实验结果表明，本方法能够有效地增加对于低限制书写汉字的识别正确率，并具有较好的抗噪声能力。经过２２５３０汉字测试，首位识别率达９８．８％，前十位识别率达９９．７％。     

基于极小阈值和曲线拟合的垂直投影汉字切分

针对传统汉字切分方法中对粘连汉字和重叠汉字切分不准确的问题,提出了基于极小阈值和曲线拟合的垂直投影汉字切分算法.该算法在传统垂直投影法汉字切分的基础上结合极小阈值和曲线拟合进行切分,实验结果表明:相对于传统汉字切分方法,该算法对含有粘连和重叠现象的手写体汉字文本的切分是有效的,从而可使手写体汉字的切分准确率有较大的提高.     

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     

多民族脱机手写体汉字数据库的设计与构建

设计并构建了一种记录书写者民族信息的手写体汉字数据库———大连民族学院DNU-Ⅰ型多民族脱机手写体汉字数据库。包括单字库、行文本库和段文本库3个子库。为少数民族汉字书写特征分析、中文文档的行切分、汉字的切分识别、中文文本的无切分识别、笔迹鉴别和签名验证等方面的研究奠定基础,并提供算法的验证平台。同时介绍了字符识别数据库的一般构建流程和数据库图像二值化、归一化、行分割等预处理算法,为少数民族文字数据库的构建提供了技术支撑。     

An approach to offline handwritten Chinese character recognition based on segment evaluation of adaptive duration

This paper presents a methodology for off-line handwritten Chinese character recognition based on mergence of consecutive segments of adaptive duration. The handwritten Chinese character string is partitioned into a sequence of consecutive segments, which are combined to implement dissimilarity evaluation within a sliding window whose durations are determined adaptively by the integration of shapes and context of evaluations. The average stroke width is estimated for the handwritten Chinese character string, and a set of candidate character segmentation boundaries is found by using the integration of pixel and stroke features. The final decisions on segmentation and recognition are made under minimal arithmetical mean dissimilarities. Experiments proved that the proposed approach of adaptive duration outperforms the method of fixed duration, and is very effective for the recognition of overlapped, broken, touched, loosely configured Chinese characters.     

基于差分投影与优割字符的车牌字符分割

针对车牌字符分割提出一种基于差分投影与优割字符的车牌字符分割算法.该方法利用水平差分投影图进行倾斜校正和水平切割,使得倾斜校正和水平切割同时进行,在降低算法的复杂度的同时提高了水平定位精确度.然后,结合垂直投影和连通域算法寻找车牌的优割字符,生成滑动的分割模板进行字符的垂直分割,有效地解决了字符粘连、断裂情况下字符识别问题.实验证明该方法分割速度快,分割质量好,对于模糊车牌识别具有自学习品质和很强的抗干扰性能.