基于多重规则和路径评价的在线中英文手写识别方法

手写文本识别方法主要应用于文本输入技术,对人机交互领域的发展起关键作用。针对多数在线输入法无法识别中英文混合手写识别的问题,提出一种在线中英文混合手写文本识别方法。通过对文本笔画进行基于水平相对位置、垂直重叠率、面积重叠率规则的整合以及连笔切分,得到一系列字符片段,同时利用笔画个数、宽高比、中心偏离、平滑度等几何特征和识别置信度,对字符片段进行中英文分类。在此基础上,根据分类结果并结合自然语言模型的路径评价及动态规划搜索算法,分别对候选的中、英文字符片段进行合并处理,得到待识别的中、英文字符序列,并将其分别送入卷积神经网络的中、英文识别模型中,得到手写文本识别结果。实验结果表明,在线手写中英文混合文本识别正确率达93.67%,不仅能切分在线手写中文文本行,而且对包含字符连笔的在线手写中英文文本行也有较好的切分效果。     

基于多尺度模板匹配和神经网络的车牌识别

针对现有车牌字符分割算法和识别问题的分析,本文采用一种多尺度模板匹配的车牌字符分割算法;并在此分割基础上采用小波神经网络算法识别车牌字符。实验表明该分割与识别方法的结合实现了切分准确、鲁棒性强、去伪性好和快速准确识别的高效性。     

基于Viterbi 算法的粘连断裂印刷体数字行切分识别方法

粘连断裂字符行的切分识别，是很多OCR 实际应用中存在的主要困难之一. 本文针对粘连断裂的印刷体数字行，提出了一种基于Viterbi 算法的切分识别方案，该方案采用两次切分识别的层次型结构. 在第二次切分识别过程中，首先，在候选切分点区域，结合灰度图像与二值轮廓信息，采用基于Viterbi 算法搜索的非直线路径进行切分，得到有效的切分路径；然后，结合分类器输出的可信度，采用Viterbi 算法来合并前面得到的候选切分图像块，进行动态切分与识别. 实际的金融票据识别系统实验表明，本文提出的印刷体数字行切分识别方法能够较好的克服字符行的粘连与断裂情况，提高了识别系统的识别率和鲁棒性.     

复杂场景文本段识别

针对背景复杂或者存在字符黏连时文本段图片无法准确切分的情况进行了研究,提出了一种复杂场景文本段识别方法。该方法利用图像和文字序列的相关性设计双向递归神经网络对图像特征序列进行编码,然后设计集成的连接时间分类（CTC）和注意力（attention）模块对编码特征进行解码输出。该算法在多个数据集（公开数据集ICDAR2013和ICDAR2003以及验证码数据集）上进行测试,得到识别准确率分别为90.2%、87.4%和92.5%,从而证明了该算法的有效性。实验结果对文本段识别和应用有重要意义。     

融合字符结构特征的多任务老挝语文字识别研究

老挝语属于资源稀缺型语言,直接从互联网中获取老挝语文本语料较为困难,老挝语文字识别研究可在有限的图片文本资源中获取更多的老挝语文本语料。在开展老挝文字光学字符识别的研究工作中,针对老挝单字符误切分、上/下位元音以及音调识别位置存在偏差和相似老挝字符的识别问题,该文研究了老挝字符书写等级和下位辅音,提出一种有效融合老挝字符结构特征的多任务字符识别方法。首先,利用深度残差网络提取字符图片中的老挝字符结构特征,通过边框回归矫正单字符包围框;其次,将已矫正切分结果和提取的字符特征作为联合输入,通过双向长短时记忆网络预测老挝字符序列,利用连接主义时间分类对预测结果进行序列对齐;最后,根据老挝字符固定组合优化模型预测结果。实验结果表明：该方法可以精确识别已切分的老挝字符序列,字符错误率指标低至13.06%。     

基于折线切分路径的粘连搭接字符切分算法的研究

针对粘连和搭接字符切分算法的不足,提出一种基于折线切分路径的字符切分算法。该算法利用投影法将粘连搭接字符与非粘连搭接字符分离开,而后结合粘连搭接字符独有的外形特征,通过引入惩罚权重的路径搜索算法快速而准确地得到粘连搭接字符间的折线切分路径;为了避免一些字符在以上的切分过程中被误切碎,利用识别反馈信息对一些字符子图像进行合并。实验结果表明,该算法对印刷体日英混排字符切分有很强的适应性,取得了较理想的切分效果。     

基于字符图像分割的打印文件识别方法

针对目前的打印文件识别方法受限于样本中必须有相同字符的问题,提出一种基于字符图像分割的打印文件识别方法。通过k-means算法对字符图像进行分割,分别对不同区域提取局部二值模式纹理特征,从而消除字符结构对识别结果的影响。研究了单一区域的特征集和组合特征集的分类识别效果,实验结果表明,该方法在样本中无相同字符的情况下,能够得到较高的识别准确率。     

基于CP-CNN的中文短文本分类研究*

短文本具有长度短、特征稀疏以及上下文依赖强等特点,传统方法对其直接进行分类精度有限。针对上述问题,提出了一种结合字符和词的双输入卷积神经网络模型CP-CNN。该模型通过加入一种用拼音序列表征字符级输入的方法,构建字符级和词级的双输入矩阵,并在采样层使用k-max采样方法,增强模型特征的表达能力。利用豆瓣电影评论数据集对该模型进行识别精度评估,实验结果表明,与传统分类模型和标准卷积神经网络模型相比,该模型可有效提高短文本分类效果。     

基于多通道融合的连续手写识别纠错方法

在基于识别的界面中,用户的满意度不但由识别准确度决定,而且还受识别错误的纠正过程的影响.提出一种基于多通道融合的连续手写笔迹识别错误的纠正方法.该方法允许用户通过口述书写内容纠正手写识别中的字符提取和识别的错误.该纠错方法的核心是一种多通道融合算法.该算法通过利用语音输入约束最优手写识别结果的搜索,可纠正手写字符的切分错和识别错.实验评估结果表明,该融合算法能够有效纠正错误,计算效率高.与另外两种手写识别错误纠正方法相比,该方法具有更高的纠错效率.     

一种视频中字符的集成型切分与识别算法

视频文本行图像识别的技术难点主要来源于两个方面: 1)粘连字符的切分与识别问题; 2)复杂背景中字符的切分与识别问题. 为了能够同时切分和识别这两种情况中的字符, 提出了一种集成型的字符切分与识别算法. 该集成型算法首先对文本行图像二值化, 基于二值化的文本行图像的水平投影估计文本行高度. 其次根据字符笔划粘连的程度, 基于图像分析或字符识别对二值图像中的宽连通域进行切分. 然后基于字符识别组合连通域得到候选识别结果, 最后根据候选识别结果构造词图, 基于语言模型从词图中选出字符识别结果. 实验表明该集成型算法大大降低了粘连字符及复杂背景中字符的识别错误率.     

基于实时样本采集的个性化手写汉字输入系统设计

手写汉字识别是手写汉字输入的基础。目前智能设备中的手写汉字输入法无法根据用户的汉字书写习惯,动态调整识别模型以提升手写汉字的正确识别率。通过对最新深度学习算法及训练模型的研究,提出了一种基于用户手写汉字样本实时采集的个性化手写汉字输入系统的设计方法。该方法将采集用户的手写汉字作为增量样本,通过对服务器端训练生成的手写汉字识别模型的再次训练,使识别模型能够更好地适应该用户的书写习惯,提升手写汉字输入系统的识别率。最后,在该理论方法的基础上,结合新设计的深度残差网络,进行了手写汉字识别的对比实验。实验结果显示,通过引入实时采集样本的再次训练,手写汉字识别模型的识别率有较大幅度的提升,能够更有效的满足用户在智能设备端对手写汉字输入系统的使用需求。     

一种连续手写中文的演化分割方法

在连续手写中文中,有偏旁部首离得较远的单字,单字之间可能会存在粘连、重叠。针对这种情况给出了一种基于识别得分提取单字的演化方法。对行笔划序列进行二进制编码,采用改进的遗传算法实现演化过程。染色体中连续0或1对应的笔划组成候选单字。用汉王手写单字识别器获取它们的识别得分,以单字个数较少和总的识别得分较大为优化目标。遗传算法中的变异概率和交叉概率自适应生成。测试结果表明该方法对连续手写中文具有较好的分割效果。     

An over-segmentation method for single-touching Chinese handwriting with learning-based filtering

The segmentation of touching characters is still a challenging task, posing a bottleneck for offline Chinese handwriting recognition. In this paper, we propose an effective over-segmentation method with learning-based filtering using geometric features for single-touching Chinese handwriting. First, we detect candidate cuts by skeleton and contour analysis to guarantee a high recall rate of character separation. A filter is designed by supervised learning and used to prune implausible cuts to improve the precision. Since the segmentation rules and features are independent of the string length, the proposed method can deal with touching strings with more than two characters. The proposed method is evaluated on both the character segmentation task and the text line recognition task. The results on two large databases demonstrate the superiority of the proposed method in dealing with single-touching Chinese handwriting.     

An approach for real-time recognition of online Chinese handwritten sentences

With the advances of handwriting capturing devices and computing power of mobile computers, pen-based Chinese text input is moving from character-based input to sentence-based input. This paper proposes a real-time recognition approach for sentence-based input of Chinese handwriting. The main feature of the approach is a dynamically maintained segmentation–recognition candidate lattice that integrates multiple contexts including character classification, linguistic context and geometric context. Whenever a new stroke is produced, dynamic text line segmentation and character over-segmentation are performed to locate the position of the stroke in text lines and update the primitive segment sequence of the page. Candidate characters are then generated and recognized to assign candidate classes, and linguistic context and geometric context involving the newly generated candidate characters are computed. The candidate lattice is updated while the writing process continues. When the pen lift time exceeds a threshold, the system searches the candidate lattice for the result of sentence recognition. Since the computation of multiple contexts consumes the majority of computing and is performed during writing process, the recognition result is obtained immediately after the writing of a sentence is finished. Experiments on a large database CASIA-OLHWDB of unconstrained online Chinese handwriting demonstrate the robustness and effectiveness of the proposed approach.     

Visual word density-based nonlinear shape normalization method for handwritten Chinese character recognition

In handwritten Chinese character recognition, the performance of a system is largely dependent on the character normalization method. In this paper, a visual word density-based nonlinear normalization method is proposed for handwritten Chinese character recognition. The underlying rationality is that the density for each image pixel should be determined by the visual word around this pixel. Visual vocabulary is used for mapping from a visual word to a density value. The mapping vocabulary is learned to maximize the ratio of the between-class variation and the within-class variation. Feature extraction is involved in the optimization stage, hence the proposed normalization method is beneficial for the following feature extraction. Furthermore, the proposed method can be applied to some other image classification problems in which scene character recognition is tried in this paper. Experimental results on one constrained handwriting database (CASIA) and one unconstrained handwriting database (CASIA-HWDB1.1) demonstrate that the proposed method outperforms the start-of-the-art methods. Experiments on scene character databases chars74k and ICDAR03-CH show that the proposed method is promising for some image classification problems.     

一种基于微结构特征的多文种文本无关笔迹鉴别方法

与字符识别一样, 计算机自动笔迹鉴别是一个涉及到不同文种的研究课题. 本文提出了一种基于网格窗口微结构特征的文本无关的笔迹鉴别方法, 能适用于各种不同文种的笔迹. 该方法对笔迹中局部细微结构的书写变化趋势进行描述, 并采用加权距离度量方法进行笔迹相似性度量. 利用该方法实现了文本无关的多文种笔迹检索系统, 并在实际汉字、英文、藏文和维吾尔文的笔迹库上进行了测试. 实验证明, 该方法是一种高效且适用性较广、限制性较少的笔迹鉴别方法.     

A genetic algorithm approach to Chinese handwriting normalization

Normalization can be used to absorb writing variations and distortions, simplify the recognition processing steps, and improve the recognition rate of a Chinese handwriting recognition system. In this study, a genetic algorithm approach to Chinese handwriting normalization is proposed. In the proposed approach, a generalized normalization transform is defined as a linearly weighted combination of several normalization transforms and then genetic algorithms (GA's) are used to determine the optimal set of weighting coefficients. Here the fitness function contains three proposed features representing the characteristics of Chinese characters, namely, stroke density variation (SDV), character area coverage (CAC), and centroid offset (CO). Experimental results show the feasibility of the proposed approach.     

Trans-Net：基于迁移学习的手写简笔画识别

手写输入可通过少量的书写进而传递丰富的文本信息,如何准确地对手写简笔画进行识别越来越引起了各界研究者们的关注。传统的简笔画识别算法多基于简笔画相对固定的结构特性进行识别。此种方法对于笔迹清晰、结构相对简单的简笔画具有较高的识别率,但是随着分类数以及简笔画自身结构复杂度的增加这种方法存在一定局限性,往往会造成误分类。为取得更好的识别效果,该研究以具有固定参照模板的简笔画作为研究对象,使用图像生成算法对手写笔迹进行预处理,并提出了一种基于卷积神经网络的简笔画识别模型（Trans-Net）,其中运用迁移学习技术解决了样本库中数据量小的问题。实验结果表明,该方法能够对输入的简笔画笔迹进行有效地特征提取,并且对样本库中150类简笔画对象的平均识别精度达到了94.1%。     

变形变换及其在手写体汉字整形中的应用

提出了一种新的一维变形变换方法并将之应用于手写体汉字的整形变换。尽管不同书写风格的同不类手写体汉字存在较大的随意性，但它们的拓扑结构是一致的，因此可将手写体汉字看成是一种可变形物体。通过选择适当的变形参数，该变形变换可以将一个汉字变形为24种不同的收写风格，利用一个变形系数可控制各种风格的变形程序。该变形变换可以矫正手写体中偏左、偏右、偏上、偏下、偏胖、偏瘦等各种位置变形，从而达到对手写体样本进行非线性规范化处理的效果。实验结果表明，手写体汉字经变形变换后，识别率可提高大约1．5％左右，显示了本文所得算法的有效性。