基于模糊子笔画统计特征的手写体汉字识别

汉字由笔画或子笔画组成,笔画或子笔画特征在手写体汉字识别中得到了广泛应用。论文提出一种模糊子笔画抽取方法,解决了因无限制手写体笔画随意性而使得抽取的子笔画不稳定的问题。计算字符边缘点“横”、“竖”、“撇”、“捺”的模糊子笔画属性特征,并将其与模糊网格相结合,生成模糊子笔画统计特征。银行支票手写体汉字大写金额识别的实验结果表明应用模糊子笔画统计特征能取得更好的识别效果。     

基于手写体汉字笔画提取重构的识别方法

提出了手写体汉字笔画宽度提取、基于提取出的笔画宽度归一化手写体汉字的方法，给出手写体汉字笔画重构的思想，实现了一种基于手写体汉字笔画提取的汉字重构并最终识别手写体汉字的算法，构建了手写体汉字的识别系统。实验证实，该方法可保证原有笔画特征信息，且能有效地识别手写体汉字。     

基于笔划特征的手写体汉字字符识别

本文提出了一种利用笔划提取骨架结构特征的手写体汉字字符识别方法。首先,以二进制字符模式的直线长度来决定笔划的方向,根据其方向和它们相互关系,将笔划分为笔划段和分叉段,然后提取笔划的骨架,亦称之为骨架段,在提取了所有的轮廓段后,对分叉段进行处理,找到分叉点和分叉角。轮廓段和分叉段在分叉点处相连,这样所有相连的骨架段构成了字符的骨架,根据提取的轮廓和分叉点,我们可以得到用于识别的基本笔划和笔划方向图。     

基于模糊方向特征的手写体汉字识别

方向特征在手写体汉字识别中得到了广泛应用[1,2].本文引入模糊数学的思想,提出了模糊方向特征.汉字的模糊方向特征的提取过程包括:(1)确定模糊网络;(2)抽取边缘点"横、竖、撇、捺"模糊方向属性特征;(3)合成模糊网络和边缘点模糊方向属性特征,生成汉字字符的模糊方向特征我们应用模糊方向特征,实现了一个脱机非限制手写体汉字识别系统,对含有7 600(19类)个汉字的测试集测试,取得了较好的识别效果.这表明,本文提出的模糊方向特征对手写体汉字的识别是有效的.     

手写体汉字识别系统

本文对手写体汉字提出首尾笔划特征表示法,并以此为编码信息;加上以各字形的二维DFT为该字形的总体外形特征,由此构成手写体汉字数据库. 在识别过程中,针对手写体的模糊特点,引入程度函数和不精确推理结构及其相应的算法.     

手写体汉字的规范化处理及评价

手写体汉字的规范化处理是一项重要的预处理，由于汉字是一种结构性很强的方块字，所以在特征提取之前必须尽最大可能地调整汉字的笔划分布，以获取较稳定的特征。通过对目前较流行的几种规范化处理算法的深入研究，提出一种统一的描述算法表示形式的数学框架，揭示出不同算法的内在的本质规律以及对识别率提高的作用，最后对不同方法给出了相关的评价。     

手写体汉字扇形弹性网格特征提取的新方法

近年来，网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中，并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一，网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术，该文提出了一种新的网格技术一扇形网格法，结合边缘方向分解技术^[1]，构造了一种新的手写体汉字特征提取方法一扇形网格边缘方向分解特征，实验结果验证了本方法的有效效。     

脱机手写体汉字识别技术研究的几点思考

针对脱机手写体汉字识别的研究现状。在思考分析基础上．探讨了进一步研究的路线。     

基于整形特征和模糊识别的手写体汉字识别

针对以往手写体汉字识别方法的形近字准确识别率低、实现过程复杂和运算速度慢等不足,提出了一种比较简单和快捷的手写体汉字识别方法。该方法首先提取汉字整形特征,再按照笔顺进行编码,然后建立标准样本识别库,最后融合模糊模式识别方法以进行汉字识别。实验结果证明,该方法较好地解决了目前形近字的识别率低等问题,实现了以较快的速度和较高的准确率进行手写体汉字的在线识别。     

手写体汉字特征分析

本文采用结构方法研究汉字手写体识别。通过对手写体汉字结构特征和书写特点的研究，我们发现，以直划和折划来表征笔划特征，以相交字元和基本字元来表征汉字结构特征，大大降低了结构方法中决策判断串行的程度。     

一种手写体汉字特征提取新方法—小波变换及弹性网络技术的应用

利用小波分析方法将汉字图象分解为横、撇、竖、捺４个方向的分量，然后结合弹性网络技术，提出了进行了手写体汉字特征提取的一种新方法，实验结果显示此方法是行之有效的。     

手写汉字识别弹性网格Gabor特征提取方法的研究

结合弹性网格技术来对手写体汉字提取Gabor特征,并与基于非线性归一化的Gabor特征及传统的方向特征进行了比较研究,实验结果表明：提出的弹性网格Gabor特征优于非线性归一化Gabor特征,识别性能最稳定;弹性网格Gabor特征要明显优于传统的方向线数特征;不同的非线性归一化方法及归一化的图像尺寸对特征提取的性能有较大影响。     

几种手写体汉字网格方向特征提取法的比较研究

近年来,网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中,并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术。方向特征提取方法有许多种并各有优劣。对几种方向特征提取方法进行了比较研究,对其中一些方法进行了改进,并将我们提出的局部网格的划分方法应用到这几种方向分解特征的提取上,取得了较好的识别效果。     

几种手写体汉字网格方向特征提取法的比较研究*

近年来,网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中,并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一。网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术。方向特征提取方法有许多种并各有优劣。对几种方向特征提取方法进行了比较研究,对其中一些方法进行了改进,并将我们提出的局部网格的划分方法应用到这几种方向分解特征的提取上,取得了较好的识别效果。     

脱机手写体汉字识别中多模板字典的制作方法

针对手写体汉字字形变化复杂的特点,提出了一种基于特征向量分布的多模板字典制作方法,并通过赋予该多模板字典自学习功能,来提高其泛化能力。实验证明,用这种方法制作的字典与用传统方法制作的同类字典相比,能够有效地提高系统的总体识别率。     

脱机手写体汉字识别研究综述

脱机手写体汉字识别是汉字识别领域中最难的课题。该文对目前脱机手写体汉字识别在预处理、特征提取、分类识别及后处理四个阶段主要采用的方法做了简要介绍,阐述了各种方法的优缺点,并提出了一种将支持向量机有效地用于解决多分类问题的策略。最后根据目前的研究状况,指出今后研究中需要注意的问题和研究的发展方向。     

与地址解释相结合的手写体汉字切分识别算法

针对信函地址行中存在着大量的笔画交叉与粘连,采用了一种基于笔画提取合并的手写体汉字切分方法,并应用与地址解释相结合的动态规划得到最终切分结果,获得投递区域。用从邮政分拣机上获得的443个信函地址行二值图像样本进行测试,省市一级和市县一级投递地址的正确识别率已经达到了66％。