一种提取印刷体汉字部首的新方法

本文提出了一种利用关键构件提取印刷体汉字部首的新方法.该方法先将部首分解为若干关键构件,由这些关键构件及它们之间的相对位置关系组成部首的特征,然后根据部首的特征来设计分类树,利用分类树把待识汉字的部首提取出来.采用本方法提取部首,不会受部首大小的影响,也不会受部首与字中其它部分笔划粘连的影响,而且与笔划的粗细无关.本方法在提取关键构件时引入了数学形态学的算法,可以实现并行运算.对传真机输入的二级印刷体宋体汉字(6763个)进行了实验,提取部首的正确率达98.6％.     

实验性6763个印刷体汉字识别系统

本文提出一种识别国标两级(6763个)印刷体汉字的新方法。根据汉字的结构,定义了一组结构特征(边框特征、局部特征和笔划端结点),作为预分类和匹配、识别的依据。 建立了一个识别6763个汉字的实验系统。实验结果表明,系统具有较高的抗干扰能力,正确识别率优于98％。