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.     

手写印刷体汉字识别中特征及提取方法的改进

通过对汉字整体结构的分析及描述，在传统的特征点基础上，我们双提出了一种新的特征点，并对常用的特征点判别方法进行了改进。这种方法可以应用于印刷汉字及允许一定变形的手写体汉字，经实验表明，提取精度较高。     

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。     

一种自动学习的印刷体汉字识别系统

介绍一种采用可能性理论与模糊逻辑方法相结合的自动学习分类器设计系统。该系统通过学习抽样字符可测定特征值的可能性。分类器利用模糊逻辑来联合几种特征而计算出全特征组的可能性。在分类器设计中可以自由选择字符类及特征的数量。所描述的印刷体汉字识别包括粗分类及两级精分类。为了克服字符结构变化对特征的影响，在字符点阵中将特征抽取区域的界线模糊化。全系统包括字体分类器及四个单字体分类器。     

用数学形态学方法提取印刷体汉字特征

本文首先扼要介绍二值数学形态学的基本运算和主要结果,然后通过具体实例阐述用开运算和击中运算提取印刷体汉字各种特征的方法,还给出了C语言程序及其运行结果.     

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％。     

一种改进的手写汉字文本切分算法

在分析传统手写汉字文本切分算法利弊的基础上 ,提出了一种改进的基于快速连通域提取的切分算法 ,算法具有很强的抗干扰能力 ,有效解决了小角度歪斜图像和笔画粘连字符的汉字切分问题 .同时给出了具体的实现方法     

自然手写汉字预处理子系统

针对自然手写汉字联机识别系统,设计了一种高效实用的预处理子系统,主要包括笔迹采集、归一化、 除重合点,连续化等功能模块,提出和完善了相应策略和算法,为后续处理奠定了良好基础,经分析和测试表明,它具有高变形稳定性和容忍度。     

二级印刷体汉字的识别

本文提出了一种利用数学形态学提取汉字结构特征进行汉字识别的方法。该方法模仿人的认字过程，根据汉字构造的基本规律选取字的边框特征和局部特征，所取特征可适用于多体印刷体汉字的识别。用传真机输入的６７６３个二级汉字进行了实验，分类稳定，正确识别率为９５．２％。     

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.     

汉字识别及现状分析

就汉字识别及特征提取方法作了概要性介绍，然后通过对汉字识别现状的调查和分析，提出了在目前汉字识别领域中应侧重的研究工作，具有一定的指导意义。     

基于四值逻辑的汉字图像识别方法

采用定义在汉字图像平面上的四值逻辑函数对汉字图像特征进行定量描述,建立汉字图像特征的逻辑表达式。通过求解这些表达式的值,即可判断该汉字是否具有某种特征,从而得到一种汉字图像识别的新方法。     

小型汉字库制作及汉字显示

介绍在西环境下显示汉字中信息及制作小型汉字库的原理及方法，同时给出了该方法的实现过程，并利用Ｃ语言对主要过程算法作描述，相关程序均在Ｔｕｒｂｏ Ｃ（ｖｅｒ２．０）集成开发环境下编译通过。该实现方法无需中环境支持，因此可以为用户节约资源，提高系统的运行速度和资源利用效率。     

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．     

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。     

西文图形方式下的汉字显示

本文以ＣＣＤＯＳ２．１３系ｙ４Ｈ汉字为例，从分析汉字点阵字库的显示原理及汉字点阵字库的结构入手，介绍如何在西文ＤＯＳ下直接读取汉字１６点阵，并给出在屏幕上以点阵方式显示汉字的一般方法及显示函数的源程序清单。