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％。     

自然手写汉字五笔码识别法

在深入剖析五笔字型键盘输入法编码原则和字根结构基础上,结合联机识别技术特点对五笔字根作出适应性发行后,提出了一种联机识别自然手写汉字新方法：五笔码识别法。在构建的识别体系中 采用了层间分级技术,并提出将键盘输入技术与联机识别技术有机融合,为联机识别自然手写汉字探索新途径。     

基于笔划合并和动态规划的联机汉字切分算法

联机手写汉字识别已从单字识别走向多字,乃至整篇文档的识别,字符的正确切分很大程度上决定了系统的性能.为了提高系统对整页文档的切分识别性能,该文提出了一种联机手写汉字的切分算法.通过基于规则的笔划合并将单个笔划合并成字符块,在此基础上,采用动态规划算法,利用字符块的长宽比、大小、间距以及识别信息,寻找出最优的切分路径.同时,对于手写汉字的任意性,提出了一种对汉字外接矩形框进行裁减的调整算法,使外接框并不包含整个汉字.实验证明,该文所提出的算法对于字数较多的多行样本以及存在字符相互粘连的情况,都有着很好的效果.     

基于笔段间关系的联机手写汉字HMM模型

为了提高联机手写汉字模型的空间结构描述能力和识别性能,从汉字的笔段关系出发,提出一种新的联机手写汉字模型,该文称之为属性关系Markov模型(ARHMM). ARHMM以经典Markov模型(THMM)为基础,结合属性关系图对二维图形结构的描述特点,提出了一种直接描述状态间关系的新观测量,从而更充分地利用汉字的空间结构信息. ARHMM具有完整的参数训练方法和识别算法.联机汉字识别的实验结果表明 ARHMM联机汉字模型与THMM联机汉字模型相比,在工整书写到自由书写的不同质量汉字样本上识别错误率均有所下降,平均错误率下降了23.65%.     

用抽取笔划有序列法识别限制性手写汉字

本文根据汉字结构内在规律以及人认字的机理，指出如下三点是汉字结构模式的本质特征：①笔划类型和数目，③部件内各笔划间的相对位置、连接关系，③部件间的相对位置关系。笔划及各种关系必须模糊化和减弱化。在这些基础上，提出了一种用抽取和合成笔划（必要时包括笔划间关系）有序列识别限制性手写汉字的方法。该方法对变形的手写汉字有较强的适应能力。对２００个手写汉字进行了计算机模拟实验，取得了满意结果。     

联机手写藏文字符笔划的分类统计与分析

根据藏文字丁的笔划特性,将笔划分解成笔段,对笔段合成的笔划进行分类处理,通过对32套样本,每套107个基本字符,共50832个笔段的统计,依据笔段出现频率,揭示出藏文字丁笔划的内在本质规律,得到手写藏文字丁的16类基本笔划,定义其为联机手写藏文识别的基本笔划类型,将更加精确、完整,更具科学性。     

笔顺自由和笔划数可变的联机手写汉字识别方法研究

提出了一种新的联机手写汉字识别方法，采用笔划的模糊生特征描述手写输入汉字。改进了笔划动脉匹配技术，形成了笔顺自由和笔划数可变的识别方法，对ＧＢ２３１２－８－汉字库进行了实验，获得了较好的结果。     

手写印刷体汉字识别的一种笔划抽取方法

本文提出一种用于手写印刷体汉字识别的笔划抽取方法.输入的手写印刷体汉字经细化预处理后,对之进行分析,抽取各种特征点和线段,然后通过一个产生式系统形成和识别10种结构笔划.用Pascal语言编程的一个实验系统在一台微型计算机上运行.本文给出初步实验结果并对其加以分析.     

晨拓神指——三能手写识别系统

美国新思和北京晨拓公司联合推出高智能中文手写输入工具:晨拓神指——三能手写识别系统。晨拓神指采用了新思公司首创的非完全笔划汉字输入技术,实现了从汉字的最初三、四个笔划,或者一个粗略的轮阔来识别所要书写的汉字,可平均节省     

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．     

面向车辆牌照的L快速二值比算法

就车辆牌照灰度图像的二值化问题，比较Otsu算法和全局动态阈值算法，讨论将字符从车牌背景中分割出来的最佳阈值选取问题。从汉字字符识别角度出发，通过引入光照强度因子L，对全局动态阈值算法进行改进，提出L快速二值化算法。实验结果表明，L快速二值化算法的处理效果，优于Otsu算法和全局动态阈值算法。二值化处理后的车辆牌照字符笔划清晰、饱满、无断裂，克服了光照因素的影响，更有利于汉字字符的识别。     

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。     

基于矢量量化的高点阵汉字图象的压缩

汉字压缩技术是图象处理领域研究一个重要方向，文章叙述了一种高点阵汉字图象的压缩方法，它将汉字识辊技术和图象压缩技术结合起来，具有压缩效率高，压缩图象视觉效果好，而且解压缩方法简单，快速的特点。     

一种基于流形学习重建的脱机手写数字识别算法研究

本文针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习重建的手写体数字识别方法。该方法与传统的流行学习识别方法不同,传统的方法是先对待识别模式进行降维,然后再对降维后的特征进行分类识别;本文提出基于重建的LLE算法（简称RLLE）。该算法首先分别对每一类字符训练样本进行LLE降维,得到每一类字符降维后的向量。然后将待识别字符分别在每一类字符中进行降维,并依据该降维后的矢量在每一类中对字符进行重建。最后选取重建误差最小的为待识别的所属的类。通过对MINST字库的一系列实验表明该算法具有较高的识别率,同时该方法为手写体数字识别的研究提供了一条有效的新途径。     

GIS电子地图中文字标注方向矫正算法

对GIS电子地图中书写方向不定的文字标注，提出了一种自动水平矫正识别算法，它可以自动计算出各文字标注水平角度，是以汉字中水平笔画和垂直笔画出现频率最高这一特征为依据的，矫正书写方向成为水平方向，最终使其成为完全可由现有OCR软件识别的形式，所给出的算法已在实际GIS项目中得到成功应用。     

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。     

MLDA+LDA:手写汉字识别中一种两级LDA分类方法

线性判决分析(lineardiscriminateanalysis,LDA)作为一种经典线性工具已经被广泛地运用在各种模式识别问题中,为了降低参数估计误差对于LDA性能的影响,我们提出了一种改进的线性判决分析(modi-fiedlineardiscriminateanalysis,MLDA)算法,并运用到手写汉字识别中,使得识别率有所提高。在此基础上,针对大类别的汉字识别问题,提出了两级LDA的手写汉字识别方法,即MLDA LDA。在对GB2312—80的1034个汉字类别的350套手写样本的实验表明,这个两级LDA识别策略针识别率较最小距离分类器有着3.77%的提高,较LDA 最小距离分类方法有1.71%的提高,表明方法的有效性。     

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。