应用专门知识引导的联机自然手写汉字识别

研究一种识别联机自然手写汉字的方法,充分利用汉字知识,构造联机汉字的知识框架,在专门知识引导下识别自然手写汉字。汉字的多种静态构形规律和动态书写规律被用于联机汉字的知识表达和建模,输入汉字经过笔划元提取后,采用框架描述,与知识库中存储的汉字模型进行不精确匹配实现识别。对国标一级汉字进行了测试。在对书写次序、笔划数目、是否连笔等很少限制的情况下,能获得很高的识别率,证明该方法是行之有效的。     

一种联机手写汉字识别算法的研究与实现

联机手写汉字识别(On-line handwritten Chinese character recognition,简称OLCCR),是指用笔在图形输入板上写字,人一面写,机器一面认,是一种方便的汉字识别手段,是在各种自动识别输入的方法中,能够代替或部分代替人工编码输入的惟一可能的方法。设计了一种基于获取笔段序列的联机手写汉字识别方法,并用可视化编程工具VC++6.0实现了该算法,经测试,平均识别率达95.7％。     

脱机手写体汉字字符的笔顺信息恢复

给出了一种从脱机手写体汉字字符中识别笔顺的法则——统一笔顺法则，将脱机识别问题转变为联机识别问题，利用人们熟悉的图论知识加以解决，大大提高了识别率和识别速度，也简化了识别过程．     

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．     

让手写无处不在——记汉王科技股份有限公司研发部总经理钮兴昱

钮兴昱现任汉王科技股份有限公司研发部总经理,副研究员。主要研究方向是基于多平台多语种的手写识别和手写应用技术的研究与开发,负责参与的“汉王形变连笔的联机手写汉字识别方法与系统”项目,多次获得国家、各部委、市级的表彰和奖励。     

基于形态学与神经网络相结合的手写体汉字识别实验系统

本文利用形态参量和神经网络相结合的方法来研究手写汉字识别。设计了一个具有学习功能的手写汉字识别实验系统，对一级汉字进行实验，给出了识别的实验结果；平均正确识别率为８６％‘并指出了存在的问题和改进的方法。     

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%.     

一种联机手写体的识别方法

利用联机书写的特点,提出了一种以方向码、笔划、笔顺等为提取特征,然后用统计学原理对手写体字符进行分类、识别的方法．通过对0～9九个数字编制各自独立的模块分别进行识别,经测试,识别率达99.8％以上,由于采用统计的方法,识别结果稳定．     

联机方法与脱机方法相结合识别自由手写数字

提出了一种将脱机方法与联机方法有机结合的字符识别方案。将其用于识别自由手写数字时,对５万手写字符的识别率为９７．５４％,误识经为１．９８％,拒识率为０．４８％。     

基于鼠标设备的联机手写汉字识别系统应考虑的问题和设计思想

本文提出了一种基于鼠标设备实现联机手写汉字识别的新方法，及其在实现过程中应考虑的问题。作者给出了主管程序段算法，并对与之相关的数据结构给出了类型描述及有关讨论。参３。     

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     

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。     

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。     

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.     

基于子笔划的手写体汉字识别

该文给出一种汉字子笔划的提取方法 ,较好地解决了因子笔划相交 ,使提取的同类字符子笔划不稳定问题。引入了字符的固定部件划分方法及特征矩阵的概念。字符部件中包含各类子笔划的位置、长度等信息 ,特征矩阵是这些信息的集中体现。设计了一种新的遗传算法 ,由未知字符一个部件的一类子笔划表示的字符与某类模型的相似度 ,既由与其它 3类子笔划相应的相似度调节 ,又由与周围部件同类子笔划相应的相似度调节。实验表明 ,该手写体汉字识别方法是有效的     

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。     

用于手写体汉字识别的汉字结构模型

针对手写体汉字识别问题，选取笔段和笔划作为基元，分析手写体汉字的组成规律和变形规律，提出了两种汉字结构模型：笔段中心点模型和笔划关系矩阵模型，以及基于模型的分类依据和识别方法．根据所提出的模型，采用两级分类方案构造汉字识别系统，粗分类采用笔段中心点法，细分类采用笔划关系矩阵法．实验表明模型是有效可行的．     

基于镜像学习和复合二次距离的手写汉字识别

为解决手写汉字识别中的相似字混淆问题,提出了一种基于镜像学习和复合二次距离的识别算法,提高现有的二次分类器对相似汉字的鉴别能力。该算法为识别置信度较低的训练样本生成镜像虚拟样本,通过迭代训练来调整易混淆字符类别间的分类界面,并对二次分类器给出的候选字使用复合二次距离进行两两鉴别,以减少识别错误。在HCL 2000样本库上的实验表明,该算法能有效提高手写汉字识别的性能,测试集上的误识率下降了20%。     

基于组合特征的多分类器集成的脱机手写体彝文字识别

组合特征的多分类器集成是提高脱机手写体字符识别率的一种发展趋势,选用2组具有统计特征的组合特征对脱机手写体彝文字进行识别:第1组,使用应用广泛的弹性网格特征、笔划密度特征;第2组,使用方向线素特征和投影特征;同时本文提出一种基于笔划粗切割的特征提取方法用于彝文字的结构特征的提取.最后通过多分类器集成方案输出识别结果.实验结果表明,该方法能得到比较理想的识别效果.     

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。