手写体汉字识别

摘要： 针对深度卷积生成对抗网络(DCGAN)在小规模手写体汉字数据集下生成数据重复多样、分类效果较差的问题,提出结合传统数据增强方法的结合式生成方法X-DCGAN.该方法通过预增强模块给予神经网络部分更充足多样的训练数据,减少因网络过拟合与训练不充分而出现的样本重复率高、学习效果较差的状况.实验结果表明,本文方法生成的样本数据较单一方法在样本多样性方面显著提高,生成数据进行分类测试时获得的平均识别率较DCGAN方法提升了9.67％.X-DCGAN充分发挥了传统数据增强方法和生成式方法各自的优势,能够更加有效地解决小规模数据集的扩展与增强问题.

摘要： 随着计算能力的飞速增长、训练数据的不断积累以及非线性激活函数的不断完善,卷积神经网络(CNN)在手写体汉字识别中表现出较好的识别性能.针对CNN识别手写体汉字识别速度慢的问题,将二维主成分分析(2DPCA)与CNN相结合识别手写体汉字.首先,利用2DPCA提取手写体汉字的投影特征向量;然后,将得到的投影特征向量组成特征矩阵;其次,用组成的特征矩阵作为CNN的输入;最后,用Softmax函数进行分类.与基于AlexNet的CNN模型相比,所提方法的运行时间降低了78％,与基于ACNN与DCNN的模型相比,所提方法的运行时间分别降低了80％与73％.实验结果表明,该方法在不降低识别精度的同时,可以减少识别手写体汉字的运行时间.

摘要： 近年来基于深度学习的方法识别手写体汉字取得了很多突破,但现有的一些方法存在计算参数多、模型收敛慢、训练时间长的缺点.针对以上问题,提出了基于GoogLeNet的脱机手写体汉字识别模型HCCR-IncBN,模型使用了5个Inception-v2模块,训练参数较少,模型收敛更快,存储整个模型只需要26MB的存储空间.实验利用HCCR-IncBN模型在ICDAR2013数据集获得了95.94％的识别准确率,表明模型在没有使用任何手写体汉字的特定领域知识和无需人工提取其他特征的前提下能够获得较高的识别效果.

摘要： The problems of improper discretization in the off-line handwritten Chinese character feature extraction and recognition exist in the old recognition system.In order to solve it,the off-line hand-written Chinese character recognition decision information system based on real rough set is estab-lished.Firstly,the conception of general important degree of feature attribute in the real rough set and the general neighborhood relationship in the Euclidean space are introduced.Then an algorithm of feature attribute reduction based on real rough set model is designed,and an off-line handw ritten Chi-nese character recognition decision information system based on real rough set is constructed.Finally, an intelligent cognitive model based on variable granularity feedback mechanism is used to recognize the off-line handw ritten Chinese character recognition decision information system by simulated feed-back,an evaluation index system and a granularity transformation rule of cognitive information for the intelligent recognition method of variable granularity feedback mechanism are established,and an in-telligent cognitive algorithm based on variable granularity imitation feedback mechanism is proposed. The simulation experiments of Chinese characters in the SCUT-IRAC HCCLIB sample dictionary are carried out,and the average recognition precision is 95.37%.Simulation results show that the method proposed in this paper improves the recognition efficiency,recognition rate and correct recognition rate of off-line handwritten Chinese characters,which is effective and feasible compared with the tradition-al one-way open-loop system.%文章针对脱机手写体汉字特征约简与识别中离散化不当的问题,构建出基于实域粗糙集的脱机手写体汉字识别决策信息系统.提出了实域粗糙集中特征属性的广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系;设计了在广义近邻关系下基于实域粗糙集模型的特征属性约简算法,构建出基于实域粗糙集的脱机手写体汉字识别决策信息系统;采用基于变粒度仿反馈机制的智能认知模型对脱机手写体汉字识别决策信息系统进行仿反馈识别,并建立了变粒度仿反馈机制智能识别方法的评价指标体系和认知信息粒度变换规则,提出基于变粒度仿反馈机制的智能认知算法.对SCUT-IRAC HCCLIB样本库中的汉字进行了仿真实验研究,平均识别精度达到95.37%.仿真实验表明,相比于传统认知系统单向开环方式,该文提出的方法对提升脱机手写体汉字的识别效率、可识别性及正确识别率是有效可行的.

摘要： 汉字识别的算法研究是模式识别中的热点课题。文章针对脱机手写体汉字提出了一种用PSO算法优化BP神经网络的脱机识别算法。关于BP算法在训练时易出现局部极小化的现象,PSO算法可通过大空间内的搜索能力,在全局中优化BP算法。文章基于粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BPNN)研究脱机手写体汉字识别算法,通过Matlab软件对样本数据进行分类仿真。结果表明,PSO优化后的算法具有较高的收敛速度和稳定性,对手写体汉字的识别具有较强的能力。

摘要： Basic flow of off-line handwriting Chinese character recognition was introduced Then, taking the traditional decision tree ID3 model as basis, the selection strategy of decision attributions was modi fied. Based on the computation standard of information gain and by introducing correlativity of the attribu tions, the defect of "multiple-valued bias" of traditional ID3 algorithm was supplemented by using this method. A pre-pruning strategy was proposed based on node coordination degree. The classification preci sion of the improved ID3 algorithm and the traditional ID3 algorithm was analyzed and compared with each other. Finally, the improved ID3 algorithm was used for handwriting Chinese character recognition. Ex perimental result showed that the improved ID3 algorithm could reduce training time and improve recogni tion percentage.%介绍脱机手写体汉字识别的基本流程,以传统决策树ID3模型为基础,对决策属性挑选策略进行改进.该方法基于信息增益的计算标准,通过引入属性间相关性关系对传统ID3算法“多值偏向性”的缺陷进行补偿,提出节点协调度的预剪枝策略.从分类精确度方面对改进的ID3算法和传统D3算法进行比较和分析.将改进的ID3算法应用于手写体汉字识别中,试验结果表明,改进的ID3算法可以减少训练时间,并提高识别率.

摘要： A model structure for hand-writing recognition is presented based on intelligent control and characteristic model. The complex task can be decomposed into 2 levels： Decision-making.Execution level. Decisions are made to choose the recognized method according to the hand-writing characteristic mode. The correction of recognition result can be gained through the definition of the general characters recognition error. The structure is proved to be efficient through experiment.%从智能控制与特征建模方法入手提出一种手写体汉字识别系统结构模型，仿人思维模式将复杂任务系统分解为决策、执行两层．综合目前常用的手写体汉字识别方法特点，针对不同特征汉字采用合适的识别方法，并通过广义误差对识别结果进行反馈，达到校正的目的．实验证明该结构方法有效．

摘要： 文章为研究脱机手写体汉字识别问题,将汉字样本及其特征向量看作是一个信息系统,采用基于?近似依赖度的属性重要度定义作为启发式信息,设计出在变精度粗糙集模型下的特征属性近似约简算法,对手写体汉字信息系统中冗余特征属性进行约简,构建出脱机手写体汉字识别决策信息系统.识别过程中采用基于加权规则置信度的规则融合方法,进一步提高了脱机手写体汉字的可识别性和正确识别率.实验结果表明,该方法是有效可行的.

摘要： 文章设计了一种基于粗糙集理论的手写体汉字识别决策系统,依据并行遗传算法在处理大型数据库上的特有优势,将信息熵理论作为粗糙集不确定性的度量,给出一种约简冗余条件属性求解决策信息系统约简集的多群体并行遗传算法;并提出了一种基于规则置信度的手写体汉字识别规则融合算法,提高识别准确率,对SCUT_IRAC手写体汉字库中手写体汉字进行识别实验,结果证明,该系统具有较强的手写体汉字识别能力.

摘要： 针对支持向量机的多分类问题,提出一种新颖的基于非平行超平面的多分类簇支持向量机.它针对k模式分类问题分别训练产生k个分割超平面,每个超平面尽量靠近自身类模式而远离剩余类模式;决策时,新样本的类别由它距离最近的超平面所属的类决定,克服了一对一(OAO)和一对多(OAA)等传统方法存在的"决策盲区"和"类别不平衡"等缺陷.基于UCI和HCL2000数据集的实验表明,新方法在处理多分类问题时,识别精度显著优于传统多分类支持向量机方法.

摘要： 利用数学形态学的基本运算，改进了一种手写印刷体汉字识别方法。让手写印刷体汉字样本通过数学形态学步骤处理后，按照一定规则提取文字的一维笔段序列特征，通过笔段数值序列与标准样本进行匹配来识别待测试样本，实验证明该方法能较好地完成识别，小字符样本集准确率达到94％以上。

摘要： 在手写体汉字的识别过程中,候选集中是否包含正确的识别结果将对最后的识别率产生很大的影响.为提高候选集的正确率,本文介绍了一种在手写体汉字单字识别过程中,利用上下文信息进行候选集选取的方法.该方法首先通过单字识别得到待识别字与标记集中标记的距离信息,然后将上下文信息与距离信息结合起来进行候选集的选取,以提高候选集的正确率,从而提高手写体汉字单字识别的识别率.试验结果表明该方法可以有效的提高候选集的正确率.

摘要： 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.本文提出了一种新的网格技术--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--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性.

摘要： 综合应用联机手写体识别，语音识别和语音合成这三种人机接口技术能够提高汉字录入的效率，该文对语言处理系统在手写体识别，语音识别和语间合成三种技术中的作用和应用方法进行了分析，提出了可以证三种人机接口共享的语言模型的设计方法。

摘要： 综合应用联机手写体识别，语音识别和语音合成这三种人机接口技术能够提高汉字录入的效率，该文对语言处理系统在手写体识别，语音识别和语间合成三种技术中的作用和应用方法进行了分析，提出了可以证三种人机接口共享的语言模型的设计方法。

摘要： 综合应用联机手写体识别，语音识别和语音合成这三种人机接口技术能够提高汉字录入的效率，该文对语言处理系统在手写体识别，语音识别和语间合成三种技术中的作用和应用方法进行了分析，提出了可以证三种人机接口共享的语言模型的设计方法。

摘要： 本发明的方法和微处理器包括计算手写体输入(108)中的角度变化值，选择角度变化值大于阈值(110)的潜在分割点，并用这些分割点确定一系列直线段笔画供识别器解释手写体输入。

摘要： 光照输入手写印刷体汉字识别系统属于模式识别和人工智能技术领域，该系统是将人已经写在纸上的汉字用自动识别方法高速输入到计算机。系统由扫描器和微型计算机组成，其特征在于微型计算机中装有采用汉字四边形状特征进行粗分类、用快速合并法抽取笔段、用相关属性关系图启发式匹配法进行细分的手写汉字识别卡，正确识别率可达90%。

摘要： 提供一种手写体汉字字符输入方法和系统以允许用户通过仅描绘第一个少数的笔划并进行一个诸如单击鼠标或者轻敲手指或指示笔的选择动作来往数据处理器中输入汉字字符。该系统是交互的，预测的和直观使用的。通过添加用于动笔写一个汉字字符的一个或两个笔划，或有时甚至不需要笔划，用户可以从一栏字符中找到一个想要的字符。该栏是上下文相关的。它的变化取决于在前输入的字符。相比于其它现有系统，该系统可以节省用户输入汉字字符的大量时间和力气。

摘要： 本公开提供一种手写体识别方法及装置，该手写体识别方法包括：检测用户在手写屏上的手写轨迹对应的多个轨迹点的信息，多个轨迹点包括起始轨迹点和当前轨迹点；若当前轨迹点为终止轨迹点，将起始轨迹点和终止轨迹点期间的轨迹点作为待识别轨迹点，当前轨迹点的抬笔时刻之后的预设时长内未检测到新的轨迹点则为终止轨迹点，起始轨迹点为上一次输入给文本识别模型的最后一个轨迹点的下一个轨迹点，或者，手写屏的第一个轨迹点；采用文本识别模型对待识别轨迹点的信息进行识别，得到文本识别结果；以印刷体形式显示文本识别结果。本公开实施例中，实时显示手写轨迹的文本识别结果，从而方便用户实时查看和纠正文本识别结果，能够有效提高识别率。

摘要： 本发明涉及一种全新的联机手写汉字识别方法和手写输入方法。特点是将输入汉字的笔划转换成数字,内置数字码表,用数字对数字码表的检索取代用未知字比对整字的复杂过程,更新了汉字识别必须建立在匹配基础上的传统观念。打破了手写输入无法提高速度的偏见。它具备以下优点:1)识别率可提高到100%;2)书写笔划可省略25－40%;3)不用内置复杂的整字识别软件,内存空间占得少。该方法可广泛应用于电脑、记事本、手机等各种微型电子产品上。

摘要： 一种能提高兴趣、激发好奇的中国语文（汉语）教科书。它的课文和生字是铅笔、钢笔、毛笔的手写体，生字是图画讲解、并以篆繁体帮助认识，达到识字、习文、学书（读帖）、熟行款的统一；图画讲解、篆繁体助识、简楷书体识认和记写生字的结合；教科书和作业、作文、写字字体的一致。

摘要： 光照输入手写印刷体汉字识别系统属于模式识别和人工智能技术领域。该系统是将人已经写在纸上的汉字用自动识别方法高速输入到计算机。系统由扫描器和微型计算机组成，其特征在于微型计算机中装有采用汉字四边形状特征进行粗分类、用快速合并法抽取笔段、用相关属性关系图启发式匹配法进行细分的手写汉字识别卡。正确识别率可达90％。

摘要： 本发明公开了基于汉字分解和特征映射的手写体识别方法及装置，涉及手写汉字识别技术领域；方法包括如下步骤S2结构层次化表示，处理器根据汉字结构对单字图片层次化处理并获得汉字层次分解树T；S3嵌入表示，处理器对汉字层次分解树T嵌入表示并获得嵌入表示数据；S4特征提取与映射，处理器将单字图片发送至特征提取器，特征提取器对单字图片提取特征、获得特征向量矩阵M并发送至转换模块，转换模块转换特征向量矩阵M并获得识别结果；装置包括结构层次化表示模块、嵌入表示模块和特征提取与映射模块；其通过步骤S2至步骤S4等，实现了识别手写汉字。

摘要： 一种脱机手写体汉字识别方法，属汉字识别提取技术领域，步骤包括数据采集、预处理、特征提取和识别输出。本方法提供的汉字识别方法中的分类识别准则是根据最小距离准则对待测样本进行分类,特征识别基于4×4的弹性网格，粗分类识别将每个网格内特征点即端点、拐点、交叉点的个数统计出来，分别加权求和；二次分类识别将每个网格内横、竖、撇、捺四种笔画向量的个数统计出来，以识别提取出手写体汉字来。本发明方法既可以识别脱机手写体汉字，也可以识别印刷体；该汉字识别方法特征提取算方法简单，识别速度快。

摘要： 本实用新型公开了一种基于图像处理的手写体汉字识别装置，具体涉及汉字识别技术领域，现有的一种基于图像处理的手写体汉字识别装置结构相对简单，缺乏支撑机构，进行手写体汉字的图像特征提取时，需要人工手持装置进行提取，长时间提取，增加了人工的劳动强度；包括底架，所述底架的顶端固定连接有底框，所述底框的顶端设有平移组件，所述平移组件中活动卡设有手写纸，所述底框的顶端中部固定安装有支撑组件，所述支撑组件的底端固定安装有防护组件，所述底框顶端靠近支撑组件的一侧固定安装有校正评分仪本体，本实用新型，通过设置支撑组件，灵活调节图像采集器的竖直和水平位置，并对其进行支撑，减少人工采集的劳动强度。