离线手写体数字笔迹重构方法

笔迹重构是从字符的静态图像中提取笔迹顺序信息,有助于将在线识别方法应用于离线识别问题,以及实现单个手写字符识别和字符序列识别方法的统一．基于笔段的笔迹重构方法中,笔迹重构实质上就是笔段的排序问题．采用基于骨骼的方法提取字符的笔段,并根据笔段结构图构建笔段关系图;将笔迹重构视为一个全局最优问题,采用总体方向变化最小路径重构书写笔迹;该问题通过搜寻最小代价Hamilton路径来解决,等同于解所构建图中的旅行售货郎问题．在手写体数字笔迹重构实例分析的基础上,对200个字符图像进行测试的正确率是93．5％．实验结果表明,该方法对于手写体数字笔迹重构是有效的．     

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。     

运用灰色关联度的仪表数字字符识别

针对仪表数字字符图像识别中存在角度倾斜和非整字的不确定因素,提出一种基于灰色关联度的仪表数字字符识别方法.通过构建硬度特征序列,将字符特征信息中的不确定信息当作"灰信息",利用灰色理论中的灰色关联分析法,分析待测字符特征序列和训练集样本的特征序列之间的相关程度,将最大关联度对应的样本字符作为识读结果.实验结果表明,该算...     

基于雷达图表示原理的英文字符识别方法

在多元数据多元图表示原理理论基础上,提出了一种新的字符模式识别方法.首先基于多元数据雷达图表示原理进行字符的非数值数据-数值数据变换,进而实现字符信息的雷达图表示;然后对待识别字符进行多元图图形基元和特征基元分析,形成字符识别的多元图基元表示模犁;最后在字符识别的多元图基元表示模型基础上实现字符识别.本文以手写体大写英文字符的识别为例介绍该方法,通过实验证明该方法具有较好的识别效果.     

数字字符图像的自动识别

针对无限制手写体数字字符的识别问题进行了探讨．输入图像经过预处理后。进行特征抽取及分域处理．每一区域内对应一类基元、基元的类别由特征组合情况来确定．对骨架的拓扑结构进行全面描述．形成输入字符图像的一维链码．以此与参照链相匹配．根据匹配结果。进行识别．     

一种新的手写体字符识别算法

研究模式识别的核心问题——特征抽取．基于偏最小二乘（Partial Least Squares,简称PLS）回归和特征融合的思想,提出了一种组合特征抽取的新方法并将之用于手写体字符识别中．在PLS建模阶段,为了提高PLS成分（特征）的抽取速度,提出了一种非迭代PLS算法．在特征融合阶段,用所抽取的PLS成分特征组成模式的相关特征矩阵,并依此相关特征矩阵进行分类．在Concordia University CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果证实了该方法的有效性和鲁棒性,其分类结果优于基于单一特征的FSLDA方法的分类结果．另外,与已有的迭代PLS算法相比,所提出的非迭代PLS算法的复杂度和特征抽取的速度均占有优势．     

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。     

基于压缩了结构特征的手写体数字识别

在对字符结构进行分析的基础上，提出了一种用于自由手写体数字识别的子结构特征。由于绝对位置，笔画长度等特征因人而异，文中利用字符的拓扑信息来增强特征的稳定性，并将字符模式表达为一个矩阵，矩阵的每一列即为字符的一个子结构特征矢量，由于子结构特征表达的模式可分性强，可通过矩阵运算对模式进行行征压缩，同时将不同模式等维化，利用一变结构神经网络构造分类器，避免了传统子结构特征规则匹配的缺点，提高了模式匹配速     

用衍射模式分析法识别手写体数字

本文介绍一种用光学-数字混合的衍射模式采样法识别有限制手写体数字字符的一些研究工作,论述了该方法的工作原理,介绍了特征抽取方法以及分类器的设计. 一、衍射模式采样字符识别原理用光学Fourier变换装置可以获得图像t(x,y)的衍射图像——频谱T(u,v),即     

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     

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。     

多层分组神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别的应用研究是字符识别中具有挑战性的课题．提出一种基于二进小波变换与多层分组神经网络的自由手写体数字的多分辨率识别算法．该算法包含二进小波变换的多分辨率特征抽取单元及多层分组神经网络分类器,与传统的完全连接的神经网络相比,该网络结构简单、输入节点少,并且由于网络分为子网结构,不同子网学习的是不同的特征映射值,某一子网不收敛不会影响到其他子网的收敛,网络鲁棒性好．采用信函分拣机提供的字库测试表明,其正确率为９８％左右．     

一种基于BP-bagging的手写体数字识别算法

基于BP-bagging的手写体数字识别算法,以BP网络做基本分类器,用Bagging产生多个基本分类器,把每一个手写体数字作为一幅图像,通过扫描提取25维特征,并投影压缩生成5维特征向量,并输入到BP-bagging分类器,用简单多数投票法进行集成,实现手写体数字的分类识别.经反复的实验证明,该手写体数字识别算法具有...     

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。     

手写体数字识别系统中一种新的特征提取方法

本文对手写体数字的特征提取方法进行了讨论，分析了当前使用较多的三种特征提取方法，指出了各自的优缺点，并在此基础上提出了一种新的特征提取方案，即13点特征提取方法，该方法从每个字符中提取关键的13个点作为特征点，其主要特点是特征提取简单有效，节省了特征提取时间，提高了识别系统的运行速度.用同一种网络对特征提取后的结果进行训练和识别.仿真结果表明，13点特征提取法用于手写体数字的识别有着极好的适应性，在运行速度和识别率上比起其它算法都有很大的提高，从而极大地证实了新算法的有效性及实用性.     

隐马尔可夫过程小波变换的参数估计

作者提出了一种新的方法来解决通过小波变换后的隐马尔可夫过程参数的计算问题．这个方法不必根据变换后的结果对系统参数进行重新估计,而只需利用变换后输出的小波系数直接来计算参数即可,避免了保留所有训练数据的繁琐复杂计算过程。