一种基于支持向量机的手写汉字识别方法 被引量：42

1

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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贝叶斯分类器在手写汉字识别中的应用 被引量：9

2

作者 蔺志青 郭军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1804-1807,共4页

由于缺少以较少的存储空间描述汉字特征概率密度函数方法,在汉字识别系统中贝叶斯分类器很少得到应用.本文提出一种只需6个数据就能描述一个特征的概率密度函数的方法,构造了一个基于贝叶斯分类器的手写汉字识别系统.实验结果表明,该分... 由于缺少以较少的存储空间描述汉字特征概率密度函数方法,在汉字识别系统中贝叶斯分类器很少得到应用.本文提出一种只需6个数据就能描述一个特征的概率密度函数的方法,构造了一个基于贝叶斯分类器的手写汉字识别系统.实验结果表明,该分类器具有优良的性能. 展开更多

关键词 贝叶斯分类器 手写汉字识别 概率密度函数 模板匹配

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用于手写汉字识别的改型Adaboost算法 被引量：2

3

作者 付强 丁晓青 刘长松 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期331-336,共6页

针对大部分多类Adaboost算法因训练复杂度过高而难以应用于手写汉字识别这种大类别数分类的问题,提出了一种新的改型的多类Adaboost算法。该算法采用基于描述性模型的多类分类器——改进的二次鉴别函数(MQDF)分类器作为基元分类器,可直... 针对大部分多类Adaboost算法因训练复杂度过高而难以应用于手写汉字识别这种大类别数分类的问题,提出了一种新的改型的多类Adaboost算法。该算法采用基于描述性模型的多类分类器——改进的二次鉴别函数(MQDF)分类器作为基元分类器,可直接进行多类分类,无需将多类问题转化为多个两类问题处理,大大降低了训练复杂度。此外,该算法根据广义置信度更新样本权重,实验证明此方法简单有效。为了降低算法的识别复杂度,对训练后得到的基元分类器组进行删减,仅保留一个最优的基元分类器作为最终分类器。在HCL2000及THOCR-HCD数据集上进行的实验表明,该算法的相对错误率比现有算法分别下降了14.3%、8.1%和19.5%。 展开更多

关键词 多类Adaboost算法 手写汉字识别 广义置信度 改进的二次鉴别函数

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结合八方向梯度特征和CNN的相似手写汉字识别 被引量：2

4

作者 黄洋 谭钦红 施新岚 《信息通信》 2019年第4期5-8,共4页

针对手写汉字识别中形近字难以识别问题,设计不同层深、宽度CNN,使用8方向梯度特征替代原始汉字图像作为卷积神经网络输入,对15组相似汉字进行识别。实验时,首先使用CNN对3755类汉字进行分类,分析统计错误识别样本数据,设计出相似汉字组... 针对手写汉字识别中形近字难以识别问题,设计不同层深、宽度CNN,使用8方向梯度特征替代原始汉字图像作为卷积神经网络输入,对15组相似汉字进行识别。实验时,首先使用CNN对3755类汉字进行分类,分析统计错误识别样本数据,设计出相似汉字组,再分别训练多个CNN对相似汉字进行识别。实验结果表明,结合8方向梯度特征与CNN,能够显著提升相似手写汉字识别效果。 展开更多

关键词 相似手写汉字识别 八方向梯度特征 卷积神经网络 深度学习 手写汉字识别

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一种基于运动图像的在线手写汉字识别方法

5

作者 高学 徐睿 +2 位作者 金连文 尹俊勋 镇立新 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期1273-1276,共4页

在分析传统联机与脱机手写汉字识别系统基础上 ,本文提出了一种基于运动图像的在线手写汉字识别新方法 .该方法利用普通摄像头 ,实时地采集手写汉字墨迹的运动图像 ,通过图像处理技术提取手写汉字 ,并进行在线识别 .文中给出了笔尖匹配... 在分析传统联机与脱机手写汉字识别系统基础上 ,本文提出了一种基于运动图像的在线手写汉字识别新方法 .该方法利用普通摄像头 ,实时地采集手写汉字墨迹的运动图像 ,通过图像处理技术提取手写汉字 ,并进行在线识别 .文中给出了笔尖匹配的快速算法和基于数学形态学的汉字提取方法 .最后 ,通过实验验证了本文方法的有效性 . 展开更多

关键词 手写汉字识别 运动图像 数学形态学

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基于改进卷积神经网络的手写汉字识别研究

6

作者 王建华 张雅祺 +1 位作者 肖博怀 李本建 《印刷与数字媒体技术研究》 CAS 北大核心 2023年第1期45-56,共12页

手写汉字识别是智能信息化的重要研究领域之一,在手写输入、文件录入等相关领域至关重要。然而,由于汉字的种类繁多、结构复杂等问题,通常的深度学习方法对汉字的特征提取能力差、计算量大,汉字识别的准确度无法达到令人满意的程度。为... 手写汉字识别是智能信息化的重要研究领域之一,在手写输入、文件录入等相关领域至关重要。然而,由于汉字的种类繁多、结构复杂等问题,通常的深度学习方法对汉字的特征提取能力差、计算量大,汉字识别的准确度无法达到令人满意的程度。为解决上述问题,本研究提出了一种改进的深层卷积神经网络模型,在模型的结构上添加了批标准化层,在损失函数上加入了Dropout和正则化方法,在训练过程中加入了RMSprop优化器。为了证实提出的模型的有效性,在CASIA-HWDB1.1和IAHCC-UCAS2016的数据集上进行实验。对提出的模型进行了整体实验,与其他深度学习模型进行了分组对比实验,对批标准化层和RMSprop优化器进行了消融实验,全方面验证了本研究模型的高准确率和高运行速度。 展开更多

关键词 手写汉字识别 卷积神经网络 深度学习

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基于多重HMM的脱机手写汉字识别

7

作者 陈景波 杨浩东 孙斌 《常熟理工学院学报》 2007年第2期85-90,共6页

介绍了一种基于多重隐马尔克夫模型(Multiple HMM——MHMM)的手写体汉字识别新方法。该方法首先提取基于区域投影变换形成的边界链码特征,对每个汉字建立4个HMM,通过等比重综合方法将4个分类器的计算结果进行综合,从而得到识别结果。实... 介绍了一种基于多重隐马尔克夫模型(Multiple HMM——MHMM)的手写体汉字识别新方法。该方法首先提取基于区域投影变换形成的边界链码特征,对每个汉字建立4个HMM,通过等比重综合方法将4个分类器的计算结果进行综合,从而得到识别结果。实验结果证明该方法较传统的HMM具有更高的抗干扰能力和更高的识别率。 展开更多

关键词 隐马尔克夫模型 手写汉字识别 投影变换

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概率神经网络在手写汉字识别中的应用 被引量：7

8

作者 刘朝阳 陈以 李少博 《电子设计工程》 2016年第2期32-34,共3页

针对手写汉字的多样性和复杂性,及识别困难的问题,提出了基于概率神经网络的手写汉字识别方法.概率神经网络学习过程简单,学习速度快,分类准确,吸收了径向基神经网络与经典的概率密度估计原理的优点,与传统的前馈神经网络相比,在模式分... 针对手写汉字的多样性和复杂性,及识别困难的问题,提出了基于概率神经网络的手写汉字识别方法.概率神经网络学习过程简单,学习速度快,分类准确,吸收了径向基神经网络与经典的概率密度估计原理的优点,与传统的前馈神经网络相比,在模式分类方面尤其具有较为显著的优势.为提高识别的准确性和识别速度.在识别前,需要对待识别的汉字图像进行预处理,为识别提供准确的汉字特征向量.而后通过概率神经网络对所提供汉字特征向量进行训练识别.通过对具有代表性几组汉字样本进行试验.证明了方法的有效性. 展开更多

关键词 概率神经网络 手写汉字识别 特征提取 图像处理

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基于压缩感知的阅卷系统手写汉字识别算法 被引量：2

9

作者 郑昊辰 姜维 《电子科技》 2018年第3期75-77,80,共4页

针对阅卷系统中手写汉字识别率和识别精度低的问题,文中提出一种基于压缩感知理论的阅卷系统手写汉字识别算法。该算法首先对阅卷系统手写汉字图像进行随机采样得到其特征;然后对其进行稀疏表示,并最小化其l1范数以得到样本的稀疏解;最... 针对阅卷系统中手写汉字识别率和识别精度低的问题,文中提出一种基于压缩感知理论的阅卷系统手写汉字识别算法。该算法首先对阅卷系统手写汉字图像进行随机采样得到其特征;然后对其进行稀疏表示,并最小化其l1范数以得到样本的稀疏解;最后利用该稀疏解的系数判别测试样本的类别。该方法用对信号的随机采样替代了传统的特征提取方法,简化了算法的实现过程,同时用现有的训练样本组成训练字典,避免了复杂的训练过程。该算法在手写汉字数据库ETL9B上的识别率达到99.1%。 展开更多

关键词 手写汉字识别 压缩感知 稀疏表示 l1范数最小化 观测矩阵 信号重构

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统计特征在联机手写汉字识别粗分类中的应用

10

作者 郭志 杜安 王志丹 《黑龙江电子技术》 1999年第3期30-31,共2页

以统计模式识别的理论为指导，在联机识别手定汉字的粗分类过程中，提出直接对联机笔迹坐标序列操作，进行数据的处理，然后提取笔划的统计特征作为粗分类的依据，用Ｋ均值聚类方法进行聚类，生成分类树。通过对１００套３７５５样本５... 以统计模式识别的理论为指导，在联机识别手定汉字的粗分类过程中，提出直接对联机笔迹坐标序列操作，进行数据的处理，然后提取笔划的统计特征作为粗分类的依据，用Ｋ均值聚类方法进行聚类，生成分类树。通过对１００套３７５５样本５０类别数的测式，正确分类率达到９６％，平均粗分类时间为每字０．０３秒，平均匹配字数为６２３字，取得了较为满意的粗分类结果。 展开更多

关键词 联机 手写汉字识别 统计特征 归一化 聚类

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我国联机手写汉字识别获得重大突破

11

《中国科技产业》 1996年第2期32-32,共1页

我国联机手写汉字识别获得重大突破汉王联机手写汉字识别系统第六版近日问世，这一成果使我国联机手写汉字识别技术再上了一个新台阶。它做为“８６３”计划支持项目，是由刘迎建领导的中科院自动化所文字识别实验室完成的。联机手写汉... 我国联机手写汉字识别获得重大突破汉王联机手写汉字识别系统第六版近日问世，这一成果使我国联机手写汉字识别技术再上了一个新台阶。它做为“８６３”计划支持项目，是由刘迎建领导的中科院自动化所文字识别实验室完成的。联机手写汉字识别，是用计算机把人们现场手写的... 展开更多

关键词 中国 汉王联机手写汉字识别系统 计算机 输入系统

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一种分类器级联的手写相似汉字识别方法 被引量：6

12

作者 姚超 卢朝阳 +2 位作者 李静 姜维 范志辉 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期26-32,共7页

针对手写相似汉字识别问题,提出一种新的基于分类器的方法来更全面地利用原始特征中的判别信息.新方法与现有的对相似汉字提取额外特征的方法不同,其在得到特征向量之后,首先利用修正的二次判别函数进行分类,然后用支持向量机对分类结... 针对手写相似汉字识别问题,提出一种新的基于分类器的方法来更全面地利用原始特征中的判别信息.新方法与现有的对相似汉字提取额外特征的方法不同,其在得到特征向量之后,首先利用修正的二次判别函数进行分类,然后用支持向量机对分类结果中的相似汉字的上述特征向量进行再一次的分类,得到最终的识别结果.利用分类混淆矩阵自动得到相似汉字集合,并提出了一种新型的存储结构用于快速查找支持向量机的训练字典.在ETL9B手写汉字数据库上的实验表明,所提出的方法可得到相对于提取额外特征方法更好的识别结果,以此证明了原始特征中存在对于相似字的判别信息,提出的基于分类器的方法可更好地利用这些判别信息. 展开更多

关键词 相似汉字识别 手写汉字识别 修正的二次判别函数 支撑向量机 分类器

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基于深度卷积神经网络和随机弹性变换的脱机手写形近汉字识别 被引量：3

13

作者 林恒青 郑晓斌 +1 位作者 王麟珠 戴立庆 《兰州工业学院学报》 2020年第3期62-67,共6页

为克服传统手写汉字识别采用人工提取特征的局限,借鉴GoogLeNet网络搭建了一个卷积神经网络.针对训练样本不足的问题,采用随机弹性变换算法扩充了训练数据.结果表明:新的网络结构与随机弹性变换算法配合使用,与采用传统仿射变化扩充样... 为克服传统手写汉字识别采用人工提取特征的局限,借鉴GoogLeNet网络搭建了一个卷积神经网络.针对训练样本不足的问题,采用随机弹性变换算法扩充了训练数据.结果表明:新的网络结构与随机弹性变换算法配合使用,与采用传统仿射变化扩充样本的模型比较,极大提升了识别的正确率,并具有较强的泛化能力. 展开更多

关键词 手写汉字识别 深度学习 卷积神经网络 弹性变换

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用于相似字识别的手写汉字特征优化方法 被引量：3

14

作者 高学 温文欢 金连文 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期887-893,共7页

针对常用的手写汉字特征提取方法不利于后续线性区分分析(LDA)特征变换中发现相似汉字的细微区分信息,通过将传统的手写汉字特征提取和LDA变换表述为像素级特征的二维特征矩阵优化问题,并利用二维线性区分分析(2DLDA)变换进行手写汉字... 针对常用的手写汉字特征提取方法不利于后续线性区分分析(LDA)特征变换中发现相似汉字的细微区分信息,通过将传统的手写汉字特征提取和LDA变换表述为像素级特征的二维特征矩阵优化问题,并利用二维线性区分分析(2DLDA)变换进行手写汉字特征矩阵的优化,提出了一种用于手写相似汉字识别的特征优化方法.该方法可以避免高维像素级特征向量利用LDA变换进行优化中的散度矩阵奇异性问题.对手写相似汉字的识别实验表明,相对于传统的方法,经过所提方法优化的梯度特征,识别错误率可以降低48.86%,验证了方法的有效性. 展开更多

关键词 字符识别 特征优化 2DLDA 手写相似汉字识别

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笔画节点在手写体汉字识别中的作用

15

作者 朱一鸣 赵阳 +2 位作者 唐宁 周吉帆 沈模卫 《心理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第12期1903-1916,共14页

产生式理论认为,视觉图形的识别是对其产生过程的逆推理。汉字是笔画按正字法规则交错连接构成的象形文字,手写体汉字识别可以认为是对汉字产生过程的反向推理。基于典型的产生式模型——贝叶斯规划学习模型,汉字的产生式识别过程从识... 产生式理论认为,视觉图形的识别是对其产生过程的逆推理。汉字是笔画按正字法规则交错连接构成的象形文字,手写体汉字识别可以认为是对汉字产生过程的反向推理。基于典型的产生式模型——贝叶斯规划学习模型,汉字的产生式识别过程从识别字的笔画开始,先基于线段交点提取出节点,再枚举能产生该节点的所有笔画组合方式,从而获得汉字的产生方式。据此预测,节点数量和节点复杂度是手写汉字识别过程的重要影响因素。本研究通过三个实验考察了节点在汉字识别中的作用。结果显示,含有较多节点的汉字具有更好的识别绩效(节点数量效应),掩盖由较多笔画构成的高复杂度节点会对汉字识别产生更大干扰(节点复杂度效应)。本研究增进了对汉字识别早期过程的认识,为字形识别的产生式反向推理过程提供了证据。 展开更多

关键词 手写汉字识别 节点 笔画 产生式模型

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一种基于段化的手写汉字特征点提取方法及其实现 被引量：3

16

作者 周昌乐 张雄伟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第5期57-60,共4页

手写汉字识别中的特征点提取，一直是结构匹配方法中的一个关键问题．系统识别率很大程度上取决于特征点提取的正确率．本文在总结前人和作者以前工作的基础上，提出了一种新的段化特征点提取方法，并具体用于手写汉字识别的实用系统中... 手写汉字识别中的特征点提取，一直是结构匹配方法中的一个关键问题．系统识别率很大程度上取决于特征点提取的正确率．本文在总结前人和作者以前工作的基础上，提出了一种新的段化特征点提取方法，并具体用于手写汉字识别的实用系统中，取得了十分理想的效果．从已测试的１８００×１０个样本字的结果看，特征点提取正确率突破了９８％大关，为实用化手写汉字识别系统奠定了基础． 展开更多

关键词 手写汉字识别 特征点提取 段化技术

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基于投影法和卷积神经网络的手写汉字图像分割研究 被引量：1

17

作者 张莉 孟范泽 +3 位作者 刘思霖 冯锐 王钢 蔡靖 《电子技术应用》 2021年第11期73-75,80,共4页

为提高手写汉字的识别率,针对手写汉字的有效分割,建立了卷积神经网络手写汉字体识别模型,并对投影法和轮廓检测法的适用性进行了对比分析。实验结果显示,相较于轮廓检测法,投影法更适用于手写汉字识别中对文字图像的处理工作,可以实现... 为提高手写汉字的识别率,针对手写汉字的有效分割,建立了卷积神经网络手写汉字体识别模型,并对投影法和轮廓检测法的适用性进行了对比分析。实验结果显示,相较于轮廓检测法,投影法更适用于手写汉字识别中对文字图像的处理工作,可以实现对所需文字的有效切分,同时简化手写汉字识别网络的设置并提高识别准确率。 展开更多

关键词 手写汉字识别 神经网络 投影法 轮廓检测法

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基于重叠动态网格和模糊隶属度的手写汉字特征抽取 被引量：9

18

作者 吴天雷 马少平 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期186-190,共5页

本文在基于动态网格的手写汉字特征抽取方法中引入重叠网格划分 ,定义了一种反映书写结构的加权点密度 ,并提出了一种根据密度投影计算模糊隶属度的方法 ,这些措施提高了特征的分类能力 .各种网格划分方法提取方向线素特征进行了试验比... 本文在基于动态网格的手写汉字特征抽取方法中引入重叠网格划分 ,定义了一种反映书写结构的加权点密度 ,并提出了一种根据密度投影计算模糊隶属度的方法 ,这些措施提高了特征的分类能力 .各种网格划分方法提取方向线素特征进行了试验比较 。 展开更多

关键词 手写汉字识别 特征抽取 模糊理论

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手写汉字规定格式练习系统设计

19

作者 陈闻文 《教师》 2009年第16期50-51,共2页

本文介绍的是关于手写汉字识别的汉字练习系统设计，重点介绍字库的设计和管理。系统样本模式特征选取点与点之间距离、点住置两类。学习后，将提取的特征字保存到字样本库中。为便于快速匹配，样本库建立在文件尾部。库结构为简单顺序... 本文介绍的是关于手写汉字识别的汉字练习系统设计，重点介绍字库的设计和管理。系统样本模式特征选取点与点之间距离、点住置两类。学习后，将提取的特征字保存到字样本库中。为便于快速匹配，样本库建立在文件尾部。库结构为简单顺序存储结构。 展开更多

关键词 手写汉字识别 设计 管理 自动阅读 文本编辑

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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

20

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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