免细化过程的脱机手写体汉字的动态信息提取

本文提出了一种无需细化过程的脱机手写体汉字字符的识别方法,并且提出了从脱机手写体汉字中识别动态信息的方法,从而将脱机汉字字符识别问题转变为联机识别问题。     

基于LVQ神经网络算法的脱机手写数字识别研究

针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络(LVQ)对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数据与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性.     

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％。     

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。     

基于特征图叠加的脱机手写体汉字识别

采用深度学习方法处理脱机手写体汉字识别问题,提出一种改进的卷积神经网络结构.不同于传统的层与层依次连接的方式,新的结构中将当前层与前一层的特征图进行叠加后共同作为输入进入下一层.与以往结构相比,该卷积神经网络结构缓解了梯度消失的问题,减少了参数数量,且更有效地保留了汉字的细微结构特征.在ICDAR-2013脱机手写体汉字识别竞赛测试集上的实验结果表明,该结构可以在减少模型参数的情况下得到较高的识别准确率.     

手写汉字识别系统的研究与应用

本文在研究汉字识别理论的基础上,介绍了手写汉字识别系统研究的意义及其在实际中的应用,并对当前手写汉字识别的现状及存在的问题进行了分析,提出了限定性脱机手写汉字识别的研究方向,以供研究参考。     

脱机手写体数字识别研究综述

介绍了目前脱机手写体数字识别在预处理、特征提取、分类识别3个阶段主要采用的方法,比较了各种方法的优缺点,并提出了一种将相关向量机有效地用于解决多分类问题的方法.最后指出今后研究中需要注意的问题和方向.     

汉字笔顺教学的CAI实现方法

笔顺教学是小学生学习汉字的一个主要内容，本从分析池字笔顺的规律出发，提出了一种通过计算机来实现汉字笔顺教学的方法，这种方法的主要是用Authorware软件中的显示效果功能来模仿人书写汉字的过程，具有形象动感的特征,达到提高教学效果的目的。     

BP神经网络探析脱机手写汉字识别

神经网络是一种新型的信息处理模型,通过对生物神经系统的模拟,凭借自适应学习以及自动处理等功能,可达到预期目的。脱机手写汉字识别难度较大,为提高识别速度和精确度,采用了建立在反向传播法基础上的神经网络模型,对脱机手写汉字进行识别。以小字符集汉字识别为例,针对反向传播法中存在的缺陷,如收敛速度过慢,易陷入局部最小点等,对其算法进行了改进,取得了较好的效果。     

联机手写体汉字识别中的笔划分类及笔划识别

提出了手写体汉字识别的一种毛划分类方法,它把构成汉字系统的笔划分为７种基本单元,并论证了它在整字识别上容忍笔划变形度大的原因。     

基于贝叶斯网络和卷积神经网络的手绘草图识别方法

为实现笔画的分组和识别,现有的草图识别算法通常会采用限制用户的绘图习惯来达到目的.该文提出了利用贝叶斯网络和卷积神经网络(CNN)的草图识别方法解决此问题.首先,使用高斯低通滤波器处理输入草图,得到更平滑的图像.然后将连续输入的笔划分为两部分,分别使用贝叶斯网络和卷积神经网络对分割后的笔画进行识别,当笔画的可靠性大于阈值时,以贝叶斯网络的识别结果为准,反之采用CNN的识别结果.实验结果表明,该文算法在电路符号绘制过程中的识别率和绘制完成后的识别率均取得了较好的结果.该文算法具有良好的应用前景.     

一种基于字符边界的细化算法

字符图像细化能极大地消除图像中的冗余信息量,大大简化字符识别特征的提取过程,提高字符识别的准确性和快速性.对字符进行细化,是字符识别的前提.提出了一种利用字符边界细化字符的算法,每一步都针对单个像素点作处理,并提取笔划单侧边缘点序列作为字符图像骨架.实验结果表明：该算法能较好地保留字符图像的基本信息,快速地去除字符图像中冗余的像素点,有效地解决了交叉点分离,笔段变短等问题,并为连笔笔划的切分提供了有效的方法,具有较好的细化结果.     

笔划宽度变换直方图的车牌识别中的应用

对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型：深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。本文提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。我们使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。     

教学简笔画是提高教学效果的有效手段

教学简笔画具有＂简、像、快＂的特点,恰当地运用简笔画教学能收到事半功倍的效果,简笔画已广泛运用于中小学各科教学中,成为辅助教学的行之有效的方法之一,是提高教学效果的有效手段。     

甲骨文计算机识别方法研究

甲骨文是中国最古老的一种象形文字，富有绘画的特点，因此不能用目前识别汉字的方法进行识别。该文提出一种两级分类的识别程序设计方法：首先，将街识字符抽象为一种图，并其拓扑特征进行了第一级识别；然后，给出一种广义笔划定义，并在此基础上提取有关的特征进行第二级识别。初步实验表明，识别率达９４％。     

一种改进的汉字字符识别法

光学字符识别系统已经有了较长时间的发展,但是在汉字识别领域,依旧有着很多可以改进的地方.本文提出一个基于不变矩和分区特征识别相结合的新方法,配合一种快速校正技术,构成一种高效的汉字字符识别系统.最后,本文将讨论这种方法的优缺点.     

BP神经网络在脱机手写吾美藏文识别系统中的应用

本文通过对现在流行的各种识别技术的分析比较,以及对吾美藏文手写体特征的深入分析研究,提出了一套基于BP神经网络分类器的吾美藏文OCR识别方案。基于该技术,开发出一个吾美藏文识别系统。结果表明,依赖特定人的辅音字母识别率达到95%以上。     

基于笔端形状相似性的汉字字体识别

提出一种基于笔端相似性的方法,来解决在较大规模字体集上的单字符字体识别问题.该方法首先提取汉字笔画上的特定部位——笔端,然后利用笔端形状作为汉字的字体特征,对其进行识别.实验证明,该方法不但在常用字体集合上的识别效果优于同类方法,而且在扩展后的大字体集合上也能达到较高的识别率.     

限制性手写体汉字识别中的笔划跟踪及特征抽取

在对计算机的汉字识别方法讨论分析之后,本文以汉字的结构特征为基础,提出了一个新的笔划跟踪搜索方法,用来解决手写体汉字的识别问铱,在该方案中采取了速度快、质量好的平滑细化等预处理方法。在特征抽取中采用了定向记忆跟踪和笔划拼接二种方法,从而解决了在笔划抽取中,特别是在笔划经过细化处理后,不可避免地带来某种程度的笔划畸变的情况下,如何正确地抽取笔划特征,找到了一个较完善的处理方法。经过大量的计算机实验,证明该方法切实可行。且已使正确识别率提高到95％以上,误认率低于5％,识别速度小于2秒。