深度学习在手写汉字识别中的应用综述 被引量：114

1

作者 金连文 钟卓耀 +3 位作者 杨钊 杨维信 谢泽澄 孙俊 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1125-1141,共17页

手写汉字识别(Handwritten Chinese character recognition,HCCR)是模式识别的一个重要研究领域,最近几十年来得到了广泛的研究与关注,随着深度学习新技术的出现,近年来基于深度学习的手写汉字识别在方法和性能上得到了突破性的进展.本... 手写汉字识别(Handwritten Chinese character recognition,HCCR)是模式识别的一个重要研究领域,最近几十年来得到了广泛的研究与关注,随着深度学习新技术的出现,近年来基于深度学习的手写汉字识别在方法和性能上得到了突破性的进展.本文综述了深度学习在手写汉字识别领域的研究进展及具体应用.首先介绍了手写汉字识别的研究背景与现状.其次简要概述了深度学习的几种典型结构模型并介绍了一些主流的开源工具,在此基础上详细综述了基于深度学习的联机和脱机手写汉字识别的方法,阐述了相关方法的原理、技术细节、性能指标等现状情况,最后进行了分析与总结,指出了手写汉字识别领域仍需要解决的问题及未来的研究方向. 展开更多

关键词 深度学习 手写汉字识别 卷积神经网络 回归神经网络 长短时记忆模型 层叠自动编码机

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一种基于数学形态学的手写汉字方向特征提取方法 被引量：9

2

作者 金连文 徐睿 +1 位作者 高学 尹俊勋 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第20期38-39,共2页

提出了一种新的基于数学形态学的手写体汉字方向特征提取的方法。该方法首先提出了一种利用数学形态学对手写汉字做笔划宽度归一化的方法，然后应用数学形态学的方向模板提取汉字在横、竖、撇、捺4个方向上的模式图像，最后，将弹性网... 提出了一种新的基于数学形态学的手写体汉字方向特征提取的方法。该方法首先提出了一种利用数学形态学对手写汉字做笔划宽度归一化的方法，然后应用数学形态学的方向模板提取汉字在横、竖、撇、捺4个方向上的模式图像，最后，将弹性网格作用在4幅方向模式图像中，统计每个网格中的黑像素分布密度，得到汉字的方向特征。使用简单的距离分类器对120套3775个汉字手写体汉字进行识别实验，识别率达到85.47%。 展开更多

关键词 方向特征提取 数学形态学 汉字手写体识别 图像处理

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手指书写:一种虚拟文字识别人机交互新方法 被引量：6

3

作者 金连文 徐睿 +2 位作者 杨端端 镇立新 黄建成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期396-401,共6页

本文提出了一种全新的手指书写虚拟文字识别系统,该系统利用摄像头捕捉人手指的运动轨迹,通过手指跟踪及检测算法,恢复出手指虚拟“书写”文字的二维图像数据(称之为虚拟文字),再进行识别输出.文中对单层函数连接神经网络进行改进并用... 本文提出了一种全新的手指书写虚拟文字识别系统,该系统利用摄像头捕捉人手指的运动轨迹,通过手指跟踪及检测算法,恢复出手指虚拟“书写”文字的二维图像数据(称之为虚拟文字),再进行识别输出.文中对单层函数连接神经网络进行改进并用来进行高准确度的运动手指尖的预测及跟踪,给出了一种基于数学形态学及模板匹配的简单有效的手指检测方法,提出了基于运动手指跟踪的“虚拟文字”恢复方法.实验结果表明:系统方案可行,手指跟踪及检测准确率高,对手指“书写”的数字、英文等虚拟文字识别率能达到95%以上. 展开更多

关键词 手指书写 虚拟文字识别 字符识别 人机交互 手指跟踪

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基于多级神经网络结构的手写体汉字识别 被引量：19

4

作者 金连文 徐秉铮 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1997年第5期21-27,共7页

本文提出了一种用于手写体汉字识别的多级神经网络结构（Ｍｕｌｔｉ－ｓｔａｇｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＭＮＮＡ）模型。在该模型中，我们将多个神经网络和不同的特征提取方法有机地集成在一起而构成一... 本文提出了一种用于手写体汉字识别的多级神经网络结构（Ｍｕｌｔｉ－ｓｔａｇｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＡｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ，ＭＮＮＡ）模型。在该模型中，我们将多个神经网络和不同的特征提取方法有机地集成在一起而构成一个完整的模式识别系统。我们讨论了设计ＭＮＮＡ的一般原理，并提出了一个基于多层前馈神经网络的三级结构的手写体汉字识别实验系统。三种不同的特征提取方法被应用于各级子系统之中。对１００个汉字１５０００个样本的实验我们得到了９９．３４％的识别率，０．３６％的拒识率和０．３％的误识率。 展开更多

关键词 多级 神经网络结构 手写体汉字识别 特征提取

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手写汉字识别弹性网格Gabor特征提取方法的研究 被引量：11

5

作者 金连文 覃剑钊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第12期163-165,共3页

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... 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。 展开更多

关键词 GABOR滤波器 手写体汉字特征提取 非线性归一化 弹性网格

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几种手写体汉字网格方向特征提取法的比较研究 被引量：10

6

作者 金连文 高学 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第11期38-40,90,共4页

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... 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。 展开更多

关键词 特征提取 手写体汉字识别 局部弹性网格 方向特征

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一种新的距离分类方法及其应用 被引量：7

7

作者 金连文 梁宇杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 1999年第8期30-31,57,共3页

提出了一种在模式分类中行之有效的新的距离函数-误差均衡距离，以此构造距离分类器并将之用于手写体汉字识别．取得了令人满意的结果。

关键词 距离函数 模式分类 汉字识别 距离分离器

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基于Gabor方向特征及神经网络的车牌灰度字符图像识别 被引量：4

8

作者 金连文 覃剑钊 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第20期32-33,153,共3页

针对低分辨率灰度车牌号码数字识别问题,提出了一种利用网格技术和Gabor变换直接从灰度图像进行特征提取的新方法,并设计了一种集成型神经网络模型来进行识别,对大量的实验数据进行识别实验得到99.26%的识别率,显示该方法是非常有效的。

关键词 Gabor特征提取 车牌号码字符识别 集成神经网络 智能交通系统

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RBF-DDA 神经网络用于手写体汉字识别的研究 被引量：2

9

作者 金连文 徐秉铮 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第9期97-101,共5页

使用了一种新的神经网络模型———动态衰减调节径向基函数（ＲＢＦＤＤＡ），并结合一种新的特征提取方法来进行手写体汉字识别的研究，通过对１００种汉字、１５０００个样本的初步实验，取得了识别率为９９％的良好结果，表明将Ｒ... 使用了一种新的神经网络模型———动态衰减调节径向基函数（ＲＢＦＤＤＡ），并结合一种新的特征提取方法来进行手写体汉字识别的研究，通过对１００种汉字、１５０００个样本的初步实验，取得了识别率为９９％的良好结果，表明将ＲＢＦＤＤＡ引入到手写体汉字识别的研究是比较成功和可行的。 展开更多

关键词 径向基函数神经网络 动态衰减调节 手写体汉字识别 特征提取

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限定性手写汉字识别的一种可变形弹性匹配模型 被引量：2

10

作者 金连文 徐秉铮 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第5期35-38,共4页

本文提出了一种应用于手写体汉字识别的可变形弹性匹配模型．在该模型中，我们假定：对于同一种汉字的不同手写样本，尽管由于书写风格的不同而使其形状各异，但它们却具有相同的空间拓扑结构，我们将用一组笔段置移矢量来描述不同的手... 本文提出了一种应用于手写体汉字识别的可变形弹性匹配模型．在该模型中，我们假定：对于同一种汉字的不同手写样本，尽管由于书写风格的不同而使其形状各异，但它们却具有相同的空间拓扑结构，我们将用一组笔段置移矢量来描述不同的手写体之间的细节形状上的差异．在置移矢量场的作用下，一个可变形的模板汉字将逐步变形以趋近于输入的汉字，从而在两汉字之中寻求一种最佳的匹配． 展开更多

关键词 可变形弹性匹配 手写体 汉字识别 弹性模板

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基于OpenStack构建私有云计算平台 被引量：81

11

作者 李小宁 李磊 +1 位作者 金连文 黎德生 《电信科学》 北大核心 2012年第9期1-8,共8页

云计算是近几年来IT领域非常热门的研究方向,而私有云凭借其安全性、可控性以及有效利用IT设备资源等特性,在云计算领域占据重要位置。本文详细介绍了OpenStack开源云计算平台的架构以及OpenStack的5个功能模块的关系,并重点介绍了一种... 云计算是近几年来IT领域非常热门的研究方向,而私有云凭借其安全性、可控性以及有效利用IT设备资源等特性,在云计算领域占据重要位置。本文详细介绍了OpenStack开源云计算平台的架构以及OpenStack的5个功能模块的关系,并重点介绍了一种基于OpenStack构建私有云的方案。此外,本文还分享了私有云平台搭建过程中遇到的问题和解决方法,并分析了此私有云平台的安全性以及弹性计算资源分配能力。 展开更多

关键词 计算平台 STACK OPEN IT领域 设备资源 有效利用 功能模块 资源分配

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大数据下的基于深度神经网的相似汉字识别 被引量：29

12

作者 杨钊 陶大鹏 +1 位作者 张树业 金连文 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期184-189,共6页

针对传统相似手写汉字识别系统(SHCCR)受特征提取方法的限制,提出采用深度神经网(DNN)对相似汉字自动学习有效特征并进行识别,介绍相似字符集生成方法和针对相似汉字识别的深度神经网络的具体结构,研究对比不同的训练数据规模对识别性... 针对传统相似手写汉字识别系统(SHCCR)受特征提取方法的限制,提出采用深度神经网(DNN)对相似汉字自动学习有效特征并进行识别,介绍相似字符集生成方法和针对相似汉字识别的深度神经网络的具体结构,研究对比不同的训练数据规模对识别性能的影响。实验表明,DNN能有效地进行特征学习,避免了人工设计特征的不足,与传统基于梯度特征的支持向量机(SVM)和最近邻分类器(1-NN)方法相比,识别率有较大的提高;且随着训练样本增加的同时,DNN在提高识别性能上表现得更为优秀,大数据训练对提升深度神经网络的识别率作用明显。 展开更多

关键词 大数据 深度神经网 深度学习 相似手写汉字识别

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基于Openstack的科研教学云计算平台的构建与运用 被引量：40

13

作者 李磊 李小宁 金连文 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2014年第6期127-133,174,共8页

随着云计算技术的发展与运用,云计算在资源的效用比、按需服务等方面优势显著。相对于高校传统的计算资源构建,云计算凭借其安全性保障、高效的弹性计算资源分配能力、简易的硬件要求等特性,能实现面对不同需求时的计算资源快速弹性构... 随着云计算技术的发展与运用,云计算在资源的效用比、按需服务等方面优势显著。相对于高校传统的计算资源构建,云计算凭借其安全性保障、高效的弹性计算资源分配能力、简易的硬件要求等特性,能实现面对不同需求时的计算资源快速弹性构建。基于Openstack开源云计算平台,构建了一个适用于高校教学和科研实验的校园云计算平台,既能弹性分配实验计算资源,满足课程教学、开发、测试、管理等不同需求,又成为集群技术、分布式计算、云计算应用等研发工作的实用平台。 展开更多

关键词 科研云计算平台 OPENSTACK 弹性资源分配 高效用比

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一种基于支持向量机的手写汉字识别方法 被引量：42

14

作者 高学 金连文 +1 位作者 尹俊勋 黄建成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期651-654,共4页

本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法 .支持向量机作为一种新的机器学习方法 ,由于其建立在结构风险最小化准则之上 ,而不是仅仅使经验风险达到最小 ,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力 .本文首先讨论了支持向量... 本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法 .支持向量机作为一种新的机器学习方法 ,由于其建立在结构风险最小化准则之上 ,而不是仅仅使经验风险达到最小 ,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力 .本文首先讨论了支持向量机的基本原理 ,然后 ,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题 ,文章进行了分析和阐述 ,并在此基础上 ,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略 .最后 ,针对GB2 312 80的 10 34个汉字类别的 12 0套手写样本 ,进行了实验仿真 .实验结果表明 ,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高 ,其中多项式核函数的支持向量分类器 ,识别率平均提高 3 38% 。 展开更多

关键词 支持向量机 手写汉字识别 特征提取

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基于云计算及3G网络的健康监护系统设计 被引量：14

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作者 冼启源 李天豪 +2 位作者 麦松涛 梁康楠 金连文 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第A02期200-203,221,共5页

把云计算引入到健康监护系统中,充分利用云计算的优势,极大降低监护设备的设计难度和软硬件成本。以Amazon EC2弹性云服务作为Web服务器,使用B/S模式,利用3G网络的带宽和覆盖面的优势,完成多参数采集的用户监护设备,搭建具有良好扩展性... 把云计算引入到健康监护系统中,充分利用云计算的优势,极大降低监护设备的设计难度和软硬件成本。以Amazon EC2弹性云服务作为Web服务器,使用B/S模式,利用3G网络的带宽和覆盖面的优势,完成多参数采集的用户监护设备,搭建具有良好扩展性的健康监护系统。系统以网站形式向用户提供服务,对用户进行分类个性化管理,并定时向监护设备推送相关健康信息。同时提出对设备的续航问题和用户隐私保护等方面的解决方案。 展开更多

关键词 健康监护 3G网络 云计算

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手指书写汉字识别系统中的指尖检测方法 被引量：14

16

作者 杨端端 金连文 尹俊勋 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第1期58-63,共6页

为满足手指交互系统的需要,提出了一种快速、鲁棒的指尖检测方法,该方法首先分割前景,获得手的轮廓,然后采用网格抽样方法定位指尖的粗略位置,再通过环形特征匹配方法确定指尖的准确位置.实验结果表明,该方法检测指尖的准确率可以达到98... 为满足手指交互系统的需要,提出了一种快速、鲁棒的指尖检测方法,该方法首先分割前景,获得手的轮廓,然后采用网格抽样方法定位指尖的粗略位置,再通过环形特征匹配方法确定指尖的准确位置.实验结果表明,该方法检测指尖的准确率可以达到98.5%.将文中提出的指尖检测方法运用到新的手指书写汉字输入系统中,可以识别用户直接用手指书写的字符. 展开更多

关键词 指尖检测 汉字识别 模版匹配 人机交互

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基于OpenStack Swift构建高可用私有云存储平台 被引量：14

17

作者 李磊 李达港 +1 位作者 金连文 马丽红 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2015年第5期141-144,168,共5页

基于OpenStack,Swift开源云计算平台,构建了一个DHT架构的私有存储架构和一套SOA存储管理系统,使得存储基础设施具备快速横向扩展能力,并提供可选冗余性的存储,实现数据信息的高可用性。针对私有云存储小文件的特点,提出3个可行的优化方... 基于OpenStack,Swift开源云计算平台,构建了一个DHT架构的私有存储架构和一套SOA存储管理系统,使得存储基础设施具备快速横向扩展能力,并提供可选冗余性的存储,实现数据信息的高可用性。针对私有云存储小文件的特点,提出3个可行的优化方法,以提高文件存储效率。利用MongoDB和HTML,5实现快速云端便签功能,满足信息快速记录和查看功能,提高工作效率和数据管理的安全性。 展开更多

关键词 私有云 存储平台 OPENSTACK DHT架构

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基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法 被引量：6

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作者 高学 金连文 +1 位作者 尹俊勋 黄建成 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第3期11-14,共4页

提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法 .根据每个笔划像素点及其邻域像素点的方向分布特征 ,汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4种子模式 ,而无需提取轮廓和骨架 .文中构造了 5种不同的弹性网格 ,并... 提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法 .根据每个笔划像素点及其邻域像素点的方向分布特征 ,汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4种子模式 ,而无需提取轮廓和骨架 .文中构造了 5种不同的弹性网格 ,并将其应用于方向分解特征的提取 ,最后 ,应用 86 3手写样本库HCL2 0 0 展开更多

关键词 笔划 方向分解 手写体汉字识别 特征提取 模式识别 方向分布

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集成型神经网络手写体数字识别 被引量：5

19

作者 罗晓斌 董守斌 +1 位作者 金连文 徐浩 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第8期69-70,156,共3页

采用边缘检测算子对手写体数字进行特征提取,分别得到数字的水平、垂直、左右对角线方向特征以及全局特征,然后利用Kirsch5个改进的神经网络分类器分别对这种特征进行训练和初分类,最后再利用一个神经网络对个子网络的识别结果进行集成... 采用边缘检测算子对手写体数字进行特征提取,分别得到数字的水平、垂直、左右对角线方向特征以及全局特征,然后利用Kirsch5个改进的神经网络分类器分别对这种特征进行训练和初分类,最后再利用一个神经网络对个子网络的识别结果进行集成识别,取得BP5BP5了较好的实验效果。 展开更多

关键词 集成型神经网络 手写体数字识别 BP算法 KIRSCH算子

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一种仪表指针位置检测的中心投影法 被引量：34

20

作者 陈彬 金连文 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2005年第1期246-248,共3页

该方法先用Hough变换进行初始化的仪表指针中心点检测,然后将指针图像向中心点进行投影来搜索检测指针位置。实验结果表明:该方法能较准确地指针检测识别精度,同时与传统的Hough变换相比,运算速度能提高3～4倍左右,并可以大大减少存储... 该方法先用Hough变换进行初始化的仪表指针中心点检测,然后将指针图像向中心点进行投影来搜索检测指针位置。实验结果表明:该方法能较准确地指针检测识别精度,同时与传统的Hough变换相比,运算速度能提高3～4倍左右,并可以大大减少存储空间。 展开更多

关键词 中心投影 Hough变化 直线检测

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