脱机手写体汉字识别综述 被引量：41

1

作者 赵继印 郑蕊蕊 +1 位作者 吴宝春 李敏 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第2期405-415,共11页

脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一.本文分析了近年来脱机手写体汉字识别的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写... 脱机手写体汉字识别是模式识别领域最具挑战性的课题之一.本文分析了近年来脱机手写体汉字识别的最新进展,讨论了脱机手写体汉字分割、特征提取和分类器设计等关键技术的各种主流方法,介绍了3种典型的汉字识别数据库,并提出了脱机手写体汉字识别的难点问题和今后发展的趋势,为该领域的研究者指明研究方向,共同促进脱机手写体汉字识别技术的发展. 展开更多

关键词 脱机手写体汉字识别 字符分割 特征提取 分类器设计 汉字识别数据库

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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

2

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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一种基于支持向量机的手写汉字识别方法 被引量：42

3

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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基于笔划提取和合并的离线手写体汉字字符切分算法 被引量：8

4

作者 赵宇明 江兴智 施鹏飞 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2002年第1期23-27,共5页

手写体汉字字符切分是离线汉字字符识别预处理中的一个重要问题。针对离线手写体汉字 ,提出一种基于笔划提取和合并的手写体汉字字符切分算法。该算法首先基于方向游程提取汉字的笔划 ,并建立笔划框 ;再根据汉字笔划的结构知识对笔划框... 手写体汉字字符切分是离线汉字字符识别预处理中的一个重要问题。针对离线手写体汉字 ,提出一种基于笔划提取和合并的手写体汉字字符切分算法。该算法首先基于方向游程提取汉字的笔划 ,并建立笔划框 ;再根据汉字笔划的结构知识对笔划框进行合并 ,得到字符的切分结果。该算法能较好地解决粘连汉字字符的切分问题 ,对从现场随机采集的 2 5 0 0封手写体信函地址汉字进行切分 ,单字正确率可达 91.5 %。 展开更多

关键词 手写体汉字切分 离线汉字识别 汉字笔划 笔划框 笔划提取

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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

5

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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基于部件HMM级联的联机手写体汉字识别方法 被引量：5

6

作者 赵巍 刘家锋 唐降龙 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期570-573,共4页

为了对自由手写汉字进行有效地表征和识别,提出了一种识别自由手写体汉字的级联HMM方法,在部件HMM模型基础上将各模型按照统计概率连接,它扩展了HMM的模式描述方式,允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等.通过共享手写汉字部件... 为了对自由手写汉字进行有效地表征和识别,提出了一种识别自由手写体汉字的级联HMM方法,在部件HMM模型基础上将各模型按照统计概率连接,它扩展了HMM的模式描述方式,允许在级联模型上表征状态的跳跃、转移和驻留等.通过共享手写汉字部件模型来描述级联状态转移概率,可以更可靠地刻画自由手写体的行为特点.采用面向级联的Viterbi算法,无需做部件的分割和标注.通过一定条件下的对比实验训练与识别表明,该方法的第一候选识别率为87 89%,而基于分段HMM识别方法的第一候选识别率为86 17%,降低错误识别率12 4%. 展开更多

关键词 HMM级联 手写体 汉字识别方法 VITERBI算法 第一候选识别率

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基于多群体遗传算法的汉字识别系统设计 被引量：5

7

作者 王建平 陈正伟 +1 位作者 栾庆磊 金铁江 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期42-46,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 手写体汉字识别 属性约简 遗传算法 粗糙集

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一个新的脱机手写汉字数据库模型及其应用 被引量：15

8

作者 郭军 蔺志青 张洪刚 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第5期115-116,共2页

本文提出一个新的脱机手写汉字数据库模型 .此模型的特点在于将汉字样本信息与其书写者信息结合起来 ,因而既可为开发手写汉字识别算法提供训练和测试样本 ,也可用于研究各类人员的文字书写特征 ,探讨文字书写的相关因素 .本文还介绍了... 本文提出一个新的脱机手写汉字数据库模型 .此模型的特点在于将汉字样本信息与其书写者信息结合起来 ,因而既可为开发手写汉字识别算法提供训练和测试样本 ,也可用于研究各类人员的文字书写特征 ,探讨文字书写的相关因素 .本文还介绍了一个应用此模型的实例HCL2 0 0 0 ,并利用HCL2 0 0 0研究了影响识别率的相关因素 。 展开更多

关键词 手写汉字数据库 文字识别 书写特征

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特征融合用于手写体汉字识别研究 被引量：7

9

作者 居琰 汪同庆 +2 位作者 彭建 刘建胜 袁祥辉 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期229-233,共5页

分析了手写汉字特征的提取方法,提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征,并进行K-L变换降维处理,用多特征合成一个区分能力更强的新特征。讨论了RBF网络分类器特性,结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个... 分析了手写汉字特征的提取方法,提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征,并进行K-L变换降维处理,用多特征合成一个区分能力更强的新特征。讨论了RBF网络分类器特性,结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个小类别手写体汉字识别系统。实验表明,该系统可行和有效。 展开更多

关键词 特征融合 手写体汉字识别 K-L变换 模块RBF网络

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一种基于集成BP网络的手写汉字识别方法 被引量：6

10

作者 崔金魁 杨扬 颉斌 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第8期121-124,共4页

针对脱机手写体汉字识别,文章给出了一种基于多层BP网络的并行集成方法,该方法是纯神经网络的多分类器并行集成方案。汉字经预处理后,采用弹性网格变换和Zernike矩分别对汉字进行局部和全局特征提取,利用两个BP网络分类器对这两种特征... 针对脱机手写体汉字识别,文章给出了一种基于多层BP网络的并行集成方法,该方法是纯神经网络的多分类器并行集成方案。汉字经预处理后,采用弹性网格变换和Zernike矩分别对汉字进行局部和全局特征提取,利用两个BP网络分类器对这两种特征进行训练和初分类,再利用集成网络对前两个子网络的识别结果进行识别。同时对BP网络的应用做了有益的探索,也为BP网络在大类别分类问题中的应用提供了一条可行的途径。实验结果验证了此方法的有效性。 展开更多

关键词 脱机手写体汉字识别 分类器 并行集成 BP网络

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基于细化的手写汉字的笔段提取方法 被引量：8

11

作者 张晓青 王国文 +1 位作者 曹海云 舒文豪 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第5期107-110,共4页

采用一种改进的一次通过的并行细化算法对一般细化算法的不足进行了改进，细化后的文字骨架较好地反映了汉字的结构，适合于手写汉字的笔段提取，在细化的基础上，又提出了一种笔段提取的方法，该方法以细化骨架上的特征点为依据，通过... 采用一种改进的一次通过的并行细化算法对一般细化算法的不足进行了改进，细化后的文字骨架较好地反映了汉字的结构，适合于手写汉字的笔段提取，在细化的基础上，又提出了一种笔段提取的方法，该方法以细化骨架上的特征点为依据，通过对细化骨架的象素点跟踪获得初步的结果，再进行笔段合并处理． 展开更多

关键词 手写体汉字识别 笔段提取 细化算法 汉字识别

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基于机器学习的手写汉字特征选择 被引量：2

12

作者 钱国良 舒文豪 +2 位作者 洪勇 叶风 郭茂祖 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第1期57-60,共4页

根据机器学习理论，提出了在手写汉字识别中，特征提取与识别同时进行的方法，并将决策树归纳学习算法ＩＤ３成功地应用于学习与识别过程。在识别过程中，依据决策树有选择地提取特征进行匹配，减少了特征提取的数量，大大地提高了识别... 根据机器学习理论，提出了在手写汉字识别中，特征提取与识别同时进行的方法，并将决策树归纳学习算法ＩＤ３成功地应用于学习与识别过程。在识别过程中，依据决策树有选择地提取特征进行匹配，减少了特征提取的数量，大大地提高了识别速度。 展开更多

关键词 特征选择 机器学习 手写体 汉字 模式识别

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基于子块特征及其相关模糊特征的手写体汉字识别方法 被引量：5

13

作者 孙立民 狄红卫 余英林 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第12期81-85,共5页

根据汉字笔划分布特点及拓扑结构的相关性，提出了一种子块及其相关模糊特征的提取方法。该方法使特征向量的信息量增加，特征相对稳定。

关键词 子块特征 模糊特征 手写体 汉字识别

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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

14

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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基于HMM的分类器在联机手写藏文识别中的应用 被引量：3

15

作者 梁弼 王维兰 钱建军 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第4期98-101,104,共5页

为了解决联机手写藏文识别中藏文的曲线型笔划比较多,连笔情况很普遍以及相似字丁多等问题,提出了一种新的联机手写藏文识别方法:基于HMM分类器的联机手写藏文识别的方法.设计了三种不同的HMM分类器进行藏文字丁识别,实验结果表明,基于... 为了解决联机手写藏文识别中藏文的曲线型笔划比较多,连笔情况很普遍以及相似字丁多等问题,提出了一种新的联机手写藏文识别方法:基于HMM分类器的联机手写藏文识别的方法.设计了三种不同的HMM分类器进行藏文字丁识别,实验结果表明,基于HMM分类器的联机手写藏文识别具有较高地识别率,前十位识别率可达93.9012%. 展开更多

关键词 联机手写藏文识别 隐马尔可夫模型 HMM分类器 识别率

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基于变精度粗糙集的脱机手写体汉字识别 被引量：4

16

作者 王建平 张大敏 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1493-1496,1505,共5页

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β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... 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β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。 展开更多

关键词 变精度粗糙集 属性约简 手写体汉字识别 规则融合

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一种联机手写汉字识别方法 被引量：2

17

作者 姚丹霖 殷建平 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第1期32-35,共4页

本文给出了一种基于动态汉字基元获取笔段有序序列的联机手写汉字识别方法。该方法对汉字书写笔顺无任何限制，对手写汉字变形有很好的适应能力。经测试，基于本方法研制的联机手写汉字识别系统的识别率为９７．１％．

关键词 手写汉字 汉字基元 模式识别 汉字识别 计算机

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用于手写汉字识别的改型Adaboost算法 被引量：2

18

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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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

19

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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基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别 被引量：2

20

作者 李国宏 施鹏飞 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第12期1988-1992,共5页

基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别模型,提出一种从手写体汉字骨骼图像上提取分叉点的有效改进算法,保证笔划提取的可靠性,并直接从笔划结构上计算统计识别特征矢量;采用主向量空间的非对称参数分布模型计算距离测度.实验表... 基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别模型,提出一种从手写体汉字骨骼图像上提取分叉点的有效改进算法,保证笔划提取的可靠性,并直接从笔划结构上计算统计识别特征矢量;采用主向量空间的非对称参数分布模型计算距离测度.实验表明,基于笔划方向特征和非对称分布的统计识别模型具有优良的识别性能. 展开更多

关键词 汉字识别 手写体汉字 笔划 非对称分布

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