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。     

基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别

基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别模型,提出一种从手写体汉字骨骼图像上提取分叉点的有效改进算法,保证笔划提取的可靠性,并直接从笔划结构上计算统计识别特征矢量;采用主向量空间的非对称参数分布模型计算距离测度．实验表明,基于笔划方向特征和非对称分布的统计识别模型具有优良的识别性能．     

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     

一种新的手写体汉字笔划提取方法

提出一种新的汉字结构特征提取方法．利用二维小波变换对汉字图像进行分析和处理,分别在其高频子图像中提取汉字的横、竖、撇和捺信息,使结构特征的提取比用其它方法更简单、明晰．     

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。     

基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法

提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法。根据每个笔划像素点及其邻域像素点的方向分布特征，汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4种子模式，而无需提取轮廓和骨架。文中构造了5种不同的弹性网络，并将其应用于方向分解特征的提取，最后，应用863手写样本库HCL2000验证了本文方法的有效性。     

联机手写体汉字识别方法的研究

提出了一种基于笔划的一级分类,笔划特征二 级分类的新方法来实现联机手写体汉字的识别。     

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．     

基于笔划合并的手写体信函地址汉字切分识别

为了自动地处理存在着大量的笔划交叉与粘连的实际信函地址行,采用了一种基于笔划提取合并的手写体汉字切分识别方法.对于从实际信函中提取出的单行地址文本图像,首先提取出字符的横、竖、撇、捺等笔划,再根据一定的准则将笔划合并成字根,最终应用与地址解释相结合的动态规划算法得到最终的切分结果,获得投递区域.用从邮政分拣机上获得的443个信函地址行二值图像样本进行测试,省市一级和市县一级投递地址的正确识别率已经达到了66%.     

识别限制性手写汉字的结构分析方法

本文提出一种对限制性手写汉字的结构识别方法。在对汉字的笔画构成以及笔画之间的相互关系进行分析的基础上,采用链码来描述汉字的结构特点。通过回溯策略的运用,使得笔画抽取中的一些错误可以得到自动的纠正。在实验中,该方法对500字种的常用汉字取得了较好的识别结果。     

汉字的S—E坐标提取及其骨架重构

本文从手写印刷体汉字的计算机光学输入的离散模式出发,提出一种称为S-E坐标的特征提取的新方法。S-E坐标的特征提取及基于S-E坐标的汉字骨架重构在快速实时、数据压缩、畸变消减以及抗干抗性等方面优于通常的细化算法。最后简介基于S-E坐标的汉字识别法。分析与实验表明,S-E坐标为进一步的特征提取和汉字识别提供了一种有效的工具。     

汉字识别中图特征提取方法

为解决图像像素表示汉字特征方法不能有效表示汉字本质特征、空间复杂度较高的问题,提出了一种汉字图特征提取方法。方法主要包含汉字图像二值化,汉字图像骨架提取,汉字图特征提取3个部分;二值化消除图像中的噪声,提高图特征提取的准确度;骨架提取保留图像中重要的像素点,剔除无关的像素点;图特征提取将汉字关键点与图数据结构结合来表示汉字形状特征。在3 908个常用汉字的5种字体上进行实验。结果表明,该方法能够正确提取笔画复杂汉字的图特征,有效表示汉字本质特征;不同字体汉字图特征相同的汉字数量最高为3 195个,方法表现较稳定;平均每个汉字可以用22.6个图节点、19.1个边表示,相较于用单通道图像表示汉字特征,可大幅降低空间复杂度。     

多种印刷体汉字识别的一种方法

本文提出了一种新的描述多种印刷体汉字的方法——特征链码法.使用该方法无需先对汉字图像进行细化和平滑处理,可以克服汉字图像位移、不同大小以及一些噪声的影响.实验中针对常用的一级字库约3700个仿宋体、宋体、黑体(理论上还可以扩充到二级字库6700多个印刷体汉字,字体还可以增加楷体等),以及相应的尺寸出现的变化如24×24、24×48、48×48等做了特征抽取和识别试验,实验中还对链码特征库进行了几种预分类.     

一种汉字笔画自动提取基准测试库

构建一个提供评测工具的笔画基准测试库, 其中包含一个人工搭建的笔画数据库, 该数据库拥有4种字体的汉字图像以及对应的人工提取的笔画信息。通过比较算法自动提取的笔画结果和数据库中的标准笔画之间的差异, 测试库可以评测笔画自动提取算法的性能。还提出一种新的基于Delaunay三角剖分的方法, 可以有效地从汉字图像中提取出笔画信息。在测试库中对现有的3 种笔画提取方法进行比较, 实验数据表明, 所提出的笔画基准测试库能够对笔画提取算法给出有效的评测, 并且新的算法在汉字笔画提取的性能中效率较高。     

汉字简化的回溯与思考

中华人民共和国成立以后，对汉字进行了两次重大的改革：第一次在1956年，成绩很大，问题不少；第二次在1978年，彻底失败，被迫废止。对汉字的简化究竞应该做出怎样的评价，回溯与思考，有利于人们对汉字的发展提供更好的、更科学的方案。     

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％。     

用人工神经网络识别汉字的探讨

本文在分析人工神经网络原理以及汉字识别原理的基础上,提出了一种用于汉字识别的神经网络,旨在综合汉字识别过程中的噪声去除、特征抽取和识别判决,用例子训练神经网络,取代以前人们用规则对汉字识别系统的训练.     

一种手写体汉字的非线性规范化方法

手写体汉字变形问题是无约束手写体汉字识别的关键问题。规范化处理的目的是对字符图像点阵进行变换,矫正手写体汉字变形,减小同类字符之间的差异。文章提出了一种非线性规范化方法,它一方面调整了汉字的笔划分布,使笔划的分布密度趋于均匀;另一方面又调整了笔划的粗细,使笔划的宽度趋于一致。实验显示,用文章提出的方法产生的同类字符点阵的离散度小于用已有的几种非线性规范化方法产生的同类字符点阵的离散度,表阴提出的非线性规范化方法,较之已有的几种非线性规范化方法更有效地减小了同类字符之间的差异。     

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．