采用原始结构的上下文知识对手写体数字串进行分割和识别

首先，本文提出了采用原始结构的上下文知识对非限制手写体数字串进行分割和识别。开发的新算法在数字串图像中确定特征点，以产生可能的分割假设。一种原始的识别图表利用分割假设的空间。分割假设的估算采用新颖的评价图表，以改善系统的分离物阻割。文中的原始算法试图通过搜索来获取分割假设的总数，并寻找最高的分割／识别可信度。NIST NSTRING SD19和CENPARMI数据库用作估算本方法。实验显示，在分割中采用适当的上下文知识可以极大地改善系统的特性。在手写体数字串中，采用神经网络和支持向量机分类器，我们的系统可分别获取95．28％和96．42％的正确识别率。