基于多群体遗传算法的汉字识别系统设计

文章设计了一种基于粗糙集理论的手写体汉字识别决策系统,依据并行遗传算法在处理大型数据库上的特有优势,将信息熵理论作为粗糙集不确定性的度量,给出一种约简冗余条件属性求解决策信息系统约简集的多群体并行遗传算法;并提出了一种基于规则置信度的手写体汉字识别规则融合算法,提高识别准确率,对SCUT_IRAC手写体汉字库中手写体汉字进行识别实验,结果证明,该系统具有较强的手写体汉字识别能力。     

基于过程神经网络的汉字特征提取方法的研究

文章研究了一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字特征提取方法。采用描述汉字整体构架性和可拆分性的笔划类型、笔划位置、笔划顺序以及拓扑结构特征的融合,给出了一种脱机手写体汉字特征表征方法以及冗余容错表征形状。采用过程神经网络模型的横向时间累积和纵向空间加权求和方法,模拟手写体汉字从左到右和从上到下的书写过程,给出了提取脱机手写体汉字特征的算法与步骤。采用粒子群优化学习算法保证过程神经网络的全局学习能力和收敛能力,建立了手写体汉字特征知识数据结构表,对SCUT-IRAC中的手写体汉字特征提取进等了仿真实验,结果表明该方法具有良好的“认知”手写体汉字特征的能力。     

汉字识别中三种分类方法的比较

本文报告了将汉字识别中的三种不同分类方法用于对常用的5659个汉字的分类对比实验。实验结果表明字数越多,包含配选分类法比粗网眼图形分类法与粗四边图形分类法在技术指标方面越具有明显的优势。     

手写体汉字特征提取的研究

在手写体汉字识别的研究中，汉字的特征提取可以说是整个手写体汉字识别系统中最重要的一部分。本文针对手写体汉字特点，找到了能充分反应手写体汉字特点的三种特征井加以提取；同时提出了将汉字分解为部件来识别的观点。实验结果表明所提取的特征兼顾了提取方法的方便性和特征的稳定性；这些特征能有效地识别手写体汉字。     

基于多特征多分类器的脱机手写汉字识别研究

特征选取和分类器设计是字符识别系统设计的.本文针对手写体汉字识别提出了依据不同的分类要求,分别选取不同的汉字特征,而后输入BP神经网络多分类器进行识别的设计方法.实验结果表明,该方法用于手写体汉字识别是行之有效的.     

基于极小阈值和曲线拟合的垂直投影汉字切分

针对传统汉字切分方法中对粘连汉字和重叠汉字切分不准确的问题,提出了基于极小阈值和曲线拟合的垂直投影汉字切分算法.该算法在传统垂直投影法汉字切分的基础上结合极小阈值和曲线拟合进行切分,实验结果表明:相对于传统汉字切分方法,该算法对含有粘连和重叠现象的手写体汉字文本的切分是有效的,从而可使手写体汉字的切分准确率有较大的提高.     

多民族脱机手写体汉字数据库的设计与构建

设计并构建了一种记录书写者民族信息的手写体汉字数据库———大连民族学院DNU-Ⅰ型多民族脱机手写体汉字数据库。包括单字库、行文本库和段文本库3个子库。为少数民族汉字书写特征分析、中文文档的行切分、汉字的切分识别、中文文本的无切分识别、笔迹鉴别和签名验证等方面的研究奠定基础,并提供算法的验证平台。同时介绍了字符识别数据库的一般构建流程和数据库图像二值化、归一化、行分割等预处理算法,为少数民族文字数据库的构建提供了技术支撑。     

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。     

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．     

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。     

基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字切分

离线手写汉字的切分是识别的前提，其中粘连手写汉字的切分最为困难。提出一种基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字的切分新方法。对粘连字符图像作细化处理，检测端点、叉点和角点等特征点，根据特征点提取笔段。按笔段的长度、相互之间的位置关系以及投影信息确定切分点。细化粘连字符的背景图像，从切分点出发在细化的背景中选取分割路径，实现粘连手写汉字的切分。实验表明，本方法对于粘连手写汉字具有令人满意的切分效果。     

手写体信函地址汉字切分

目前多数汉字识别系统仍基于单个汉字的逐个识别,因此对字符进行有效的切分,是离线汉字识别的一项重要工作,根据汉字手段写体的特点,在方差最小原理基础下,提出多步切分算法（粗分－细分－合并）和穿越算法,首先根据字段间间隔,用最小距离聚类的方法,得到5组粗分结果,从中选出最接近理想的一种,用改变类间距离和穿越算法,对较宽的字段进行细分,最后将过细的分割部件合并成一个完整的字,对现场采集的3000封信函进行切分,单字正确率可达90．8％。     

非限定手写汉字的分割研究

分析目前手写汉字分割研究的几种有效方法，在此基础之上提出了针对非限定手写汉字分割的多层投影算法。通过对经典投影方法的补充和扩展，建立算法的基本模型，编写相应的程序，应用于支票校验系统当中。实际的金融支票大写汉字识别实验结果证实所提出的算法的有效性。     

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     

一种基于噪声信道模型的汉字识别后处理新方法

利用上下文关系进行汉字识别后处理时 ,若候选字集中不含有正确字符 ,文本识别率的提高会受到很大限制。基于单字识别系统的噪声信道模型 ,文中提出一种扩充候选字集的方法 ,利用单字识别给出的候选字来推测可能正确的字 ,并将它们与识别候选字进行集成 ,得到新的候选字集。30 0套脱机手写体样本的测试表明 ,新候选字集的 5 0选平均错误率较原先的识别候选字集下降了 37.88%。脱机手写体文本 (约 8万字 )识别后处理中 ,语言模型为基于字的bigram时 ,文本平均识别率从扩充候选字之前的 93.93%提高至 95 .82 % ,错误率下降了 31.14%。     

无约束手写体支票金额汉字串识别系统

针对手写支票金额汉字串分割和识别都十分困难的特点 ,提出了一种基于隐 Markov模型的 ,分割与识别相结合的算法。该算法具有如下的突出优点 :在分割方面 ,将偏旁部首作为分割的基本单位 ,充分考虑无约束手写汉字分割的各种交叠和粘连情况 ,降低了金额汉字串分割的难度 ;在识别方面 ,通过对字符识别结果采用多选 ,利用动态规划算法来对整串字符进行识别 ,提高了汉字串的识别率。作为处理分割困难的汉字串的一种新思路 ,该方法对于其他手写字符识别问题也具有重要的借鉴意义。