基于动态规划的联机手写汉字分割方法

为解决手写汉字文本的自动切分问题,提出了一种基于动态规划的联机手写汉字分割方法.该方法根据手写笔画的结构特征、笔顺信息以及神经网络分类器给出的类概率构造代价函数,并将其分别应用于手写句子的预分割和基于识别的分割过程,然后利用动态规划算法寻找最佳分割路径.预分割在保持较低误分割率的前提下,可以有效地降低候选分割块的数量,以加速分割过程.实验结果表明,预分割的误分割率为0.57%,过分割率仅为11.1%;在未应用语言模型的情况下,最终的正确分割率为88.2%.     

手写满文字母采集系统的设计与实现

鉴于目前没有完整的手写满文字母库,在分析当前手写满文字母库的建立方式后,提出了嵌入式搭载触摸屏的手写满文采集方案,设计了基于STM32F4处理器的手写满文字母采集系统。该系统以Keil 5软件为开发平台,利用C语言开发了触摸屏、SRAM模块、SD卡和通信模块驱动,编写了手写输入采集、优化后的预处理和特征提取算法,并通过串口实现了与PC机的数据传输。系统整体电路采用 Altium Designer 9软件设计。经测试,系统能够较好地完成所需功能,且界面友好、操作方便、成本低廉、实时性强。     

基于局部信息的手写汉字笔画提取

现有计算机在指导手写汉字练习与测试中,指导依据大都基于全局特征,缺少基于更细粒度特征。提出一种基于局部信息的手写汉字笔画提取方法,为手写汉字评价与指导等任务提供数据支持。首先提取出汉字骨架并对骨架中的毛刺与断裂等问题进行优化;然后使用PBOD算法提取汉字交叉区域后,对交叉区域进行合并删除,消除笔画形变,通过局部信息计算笔画段的组合系数,根据组合系数提取笔画;最后根据获取到的笔画数与算法迭代次数,动态调整组合系数阈值,保证在正确连接笔画段的前提下提取到更可能多的笔画。将该方法在手写汉字数据集上进行实验,其准确率、召回率与F1值分别达到了95.91%、95.71%与95.81%,可用于后续的手写汉字评判与指导等任务。     

基于空间曲线弹性匹配的在线手写签名鉴别

论述了将手写签名笔名笔划轨迹视为空间曲线，并采用点－点加权弹性匹配对其进行鉴别的方法，该方法强调签名在形状和签名压力的动态特征上都具有相似性，算法中权重系数根据签名样本的稳定度来确定，加权的匹配算法考虑了局部相似性不同的特点，有利于认证指标的改善。     

一种实时手写数学公式识别系统

该文讨论了设计一个实时手写数学公式识别系统时需要解决的主要问题。系统通过手写输入接口及输入笔划组合软件,进行符号、字符识别及图形语法分析,产生与输入相对应的语法分析树,并由此转换成诸如Latex、数学的或LISP-like符号等输出形式,与基于特殊方程描述语言的识别系统相比,该文的手写数学公式识别系统相对简单,使用方便。     

中国人不会写汉字了

电子设备让中国人只懂拼音,不识汉字。写汉字是一种折磨,需要多年的死记硬背,如果不经常练习和使用,很快又会遗忘。这就是德国《南德意志报》对汉字的评价。近日,该报发表文章,提出今天的教育模式和人们对电子设备的依赖,已经让越来越多的人不懂汉字如何书写,甚至成为拼音的奴隶。《康熙字典》收录了4.7万个字,但由于现在大部分词由两个字组成,掌握3000个汉字就够了。越多就越容易遗忘,报纸介绍说:     

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。     

应用专门知识引导的联机自然手写汉字识别

研究一种识别联机自然手写汉字的方法,充分利用汉字知识,构造联机汉字的知识框架,在专门知识引导下识别自然手写汉字。汉字的多种静态构形规律和动态书写规律被用于联机汉字的知识表达和建模,输入汉字经过笔划元提取后,采用框架描述,与知识库中存储的汉字模型进行不精确匹配实现识别。对国标一级汉字进行了测试。在对书写次序、笔划数目、是否连笔等很少限制的情况下,能获得很高的识别率,证明该方法是行之有效的。     

手写汉字特征提取方法研究

依据机器学习理论,提出一种手写汉字识别中的特征提取方法,以及将判定树归纳学习算法应用于学习识别过程,使得特征提取和识别同时进行.依据判定树有选择地提取特征进行匹配,可减少特征提取的数量,提高识别速度.