脱机手写体字符识别-精
手写体数字的识别
手写体数字识别第一章绪论 (3)1.1课题研究的意义 (3)1.2国内外究动态目前水平 (4)1.3手写体数字识别简介 (4)1.4识别的技术难点 (5)1.5主要研究工作 (5)第二章手写体数字识别基本过程： (6)2.1手写体数字识别系统结构 (6)2.2分类器设计 (7)2.2.1 特征空间优化设计问题 (7)2.2.2分类器设计准则 (7)2.2.3分类器设计基本方法 (8)3.4 判别函数 (9)3.5训练与学习 (10)第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别 (10)3.1贝叶斯由来 (10)3.2贝叶斯公式 (11)3.3贝叶斯公式Bayes决策理论： (12)3.4贝叶斯应用于的手写体数字理论部分： (15)3.4.1.特征描述： (15)3.4.2最小错误分类器进行判别分类 (17)第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现 (18)4.1 手写体数字识别的流程图 (18)4.2具体功能实现方法如下： (19)结束语 (25)致谢词 (25)参考文献 (26)附录 (27)摘要数字识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。
随着计算机技术的发展，人类对模式识别技术提出了更高的要求。
特别是对于大量己有的印刷资料和手稿，计算机自动识别输入己成为必须研究的课题，所以数字识别在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理等方面有着广阔的应用前景。
对手写数字进行识别，首先将汉字图像进行处理，抽取主要表达特征并将特征与数字的代码存储在计算机中，这一过程叫做“训练”。
识别过程就是将输入的数字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。
本文主要介绍了数字识别的基本原理和手写的10个数字字符的识别系统的设计实现过程。
第一章介绍了数字识别学科的发展状况。
第二章手写体数字识别基本过程。
第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别。
第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现，并对实验结果做出简单的分析。
脱机手写数字识别方法
和 应 用 方 向 。按 照 被识 别 的 原 始 数 字 图 像 信 息 的采 集 方 法 ，
可 以分 为 脱 机 手 写 数 字 识 别 和 联 机 手 写 数 字 识 别 两 种 。鉴 于
字 符 的辨 识 中起 着 首 要 的决 定性 的作 用 。使 用 拓 扑 结 构 构 造 手 写 数 字 识 别 特 征 已经 有 了 许 多研 究 ， 这 些 研 究 都 是 基 但
Ｙ ＡＮ Ｇ ｉ ． ｉ ＤＵＡＮ ｉｃ ｕ ｎ Ｊｎ ｗｅ ． Ｈｕ — ｈ ａ
（ ｃ ｏ ｌ ｆ ｎｏｍａｉｎＳ ｉｎ ｅ ｎ ｎ ｉｅ ｒ ｇ ｈ ｎ ｏ ｇＮｏｍａ Ｕｎｖ ｒｉ ，Ｊｎ ｎ２ ０ ，Ｃｈｎ ） Ｓ ｈ ｏ ｆｒ ｔ ｃｅ ｃ ｄＥ ｇｎ ｅｉ ，Ｓ ａ ｄ ｎ ｒ ｌ ｉｅｓｙ ｉａ ５ ０ ｏＩ ｏ ａ ｎ ｔ １ ４ ｉａ
（ 山东师范 大学 信 息科 学与＿ 程 学院 ， 山东 济 南 ２０ １） Ｔ － ５０ ４
摘 要 ： 机 手 写 体 数 字 识 别 有 着 重 大 的 使 用 价 值 ，特 征 提 取 占据 了 重要 的 位 置 。提 出 了 一种 通 过 拓 扑 特 征 构 造 的 特 征 提 脱 取 新 方 法 ， 于 了 ９ 特 征 对 数 字 进 行 特 征 提 取 ， 后 利 用 分 类 树 的方 法将 数 字 进 行 分 类 。 最后 ， 本 科 学 生 手 写数 字 图像 利 种 然 在 样 本 库 上 的 试验 结 果 表 明 ， 出的 特 征 提 取 方 法 不仅 具 有 很 快 的运 算 能 力 ， 提 而且 较 大幅 度 地 提 高 了识 别 率 。
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｏ ｆ－ｉｅ ｈａ ｗ ｒｔｅ ｇｉ ｒｃ ｎｉ ｏ ａ ｒ ａ ａｕｅ ｉ ｔａ ｔ ｌｎ ｎｄ ｉｔ ｎ ｄｉ ｔ ｅ ｏｇ ｔ ｎ ｈ ｓ ｇ ｅ ｔｖ ｌ ， ｎ ｗｈｉｈ ｅ ｔ ｅ ｅ ｔａ ｔｏ ｏ ｕｐ ｅ ｍ ｐｏ ｔｎｔｐｏ ｉｉｎｓ Ａ ｗ ｉ ｃ ｆ ａｕｒ ｘｒ ｃ ｉｎ ｃｃ ｉ ｓｉ ｒａ ｓｔｏ ． ｎｅ
脱机手写体汉字识别技术综述
而汉字 识别 属 于大 类 别 （ 称 为 超 多 类 ） 式 或 模
识 别 问题 ， 在模 式 识 别理 论 和 方 法 的研 究上 具
有 重要意 义 。
（ ） 字字形 结构 复杂 。 ２汉 （ ） 字 中相 似 字 符 较 多 ， 些 汉 字 的 差 ３汉 有
目前 ， 字输入 主要 分 为人 工 键 盘输 入 和 汉 机器 自动 识 别 输 入 两 种 。人 工 键 盘 输 入 是 指 用 手工击 键 方 式 按 照 一 定 的规 律 将 汉 字 输 入 到计 算 机 ， 目前 已有 数 百 种 键 入 方 法 。但 是 ，
弯 ， 笔 的 拐 角 变 成 圆 折
弧等。
・
笔 画模糊 不规 范 该 连 的不 连 ， 该 连 的 不 却相 连 。
自动识 别 输 入 分 为 语 音 识 别 和 字 符识 别 两种 。汉字识 别 是模 式识 别 的一 个重 要 分 支 ，
也 是文字识 别领 域 中最 困难 的 问题 ， 涉 及模 它
与 拼音文 字的打 字输 入 不 同 ， 人们 往 往需 要 经
别仅 在 于 一 个 点 或 一 个 笔 画 。 Ｆ 于手 写 体 字 ｝ １ 符存在 变形 ， 使得 手 写 体相 似 字 符 的 区分 比印
刷 体要 困难得 多 。
（） ４ 书写 风格 因人 而 异 ， 成 手 写 体 汉 字 造 变形 ， 具体 表现在 以下 几方 面 ：
计 算机 进行识 别 处理 的方 法 ， 是 机器 字符 识 也 别 中最 困难 的一 个 课 题 。这 些 困难 和 问题 表
现在 ：
成 和发展有 着不 可磨 灭 的贡 献 ， 并将 继 续 发挥 重要 的 、 与其 它 文字 形 式 难 以取 代 的作 用 。然
基于 ART2 神经网络的脱机手写吾美藏文基字识别
．
ｑ一 （ ｎ是输入特 征向量 维数 ） 首先输入特征 向量 ｘ＝ 【 ｘ ｎ ，Ｘ ，Ｘ ，．．．，
２识别系统设计
］ Ｔ ，再计 算 Ｆ １ 层各神 经元的值 ，得到上层
模 式 Ｐ和 中间模 式 Ｕ。Ｐ进入 Ｆ ２层 ，通 过 竞
２ 层 的反馈重 新 的，我们将在后 期进一 步改进 完善该 系统 ，争 本文之所 以提 出基于 ＡＲ Ｔ ２神经网络的识 争选 出最佳 神经元 。再 依据 Ｆ
由此可见藏文结构的 复杂性 ，鉴于时 间所
个新模式类 中。当随机分配新神经元时 ，要
０． ５
Ｔ Ｍ 系数 ，设置 （ ０ ｉ ＝ ； ０ ，而 限 ，本 文的 识别方 案暂 时只 限于对 藏文的 ３ Ｏ 初始化 Ｌ
个辅音字符识别 ， 在保证 一定的识 别率基础上 ， 后期将逐渐涉及到藏文音节的识别 。
【 关键词 】吾美藏丈 手写识别 特征提取 神 经 网络
２ ・ ２ Ａ Ｒ Ｔ ２ 神经 网络分类器
２ － ２ ห้องสมุดไป่ตู้ １ 分 类 过 程
１ 引言
藏 文结 构和 汉字 不 同，类似 于汉 字的拼 音 ，一 般藏文单音节 的结构顺序为 ：前加字 ＋ 上 加 字 ＋基 字 十下 加字 ＋元音 ＋后 加字 ＋后 后加字 ，一个藏文单音节最多 由一到七个字符 组合。如下图示例 ：
对字符进行归一化处理。然后将字符 按 ５ ｘ ５规 分 到最 匹配一 类。识别 过程 中，Ｆ １ 、Ｆ ２之 间
３结论
实验对 吾美 藏文 三十个 辅音 字母进 行测 试 ，采用的样本数据由本人书写。每个 辅音 字 母 测试 １ ０ ０次 ，识别率 基 本 ９ ０ ％ 以上 ，证 明 ａ ｒ ｔ ２分 类器识别效果较好 。由于 训练样本库是 基于本人笔迹风格建立 ， 对其他人 的手写藏文 ， 识别率要低一些 ，但经过一些学 习，也可达 到 预期识别效果 。测试结果如下 ：
脱机无约束手写体中文文本行的字符切分方法
ｄｉ ０ ３６／． ｓ．００５５ ．００ １．１ ｏ： ．９ ９ｊｉｎ １０ － Ｘ ２ １．００４ １ ｓ ６
在脱机手 写 中文 文 本 的 自动处 理 中 ， 要 先将 需
切分 ， 使用 的先验规 则较少 ， 但这种方 法需要 进行细
化和 路径跟踪 ， 实现 时间较 长．
文本行 中的字符 切分 出来 ， 能进行后 续的识别 、 才 检 索等工作 ． 中文字符 结构 的复杂 性 ， 但 以及 无 约束 书 写情况下字符 内部和字符之间变化 的多样性 ， 使得字 符 的 自动切分变得非常 困难． 目前主要有两类 切分方 法 ： 不基于识别 的切 分 和基于识 别 的切分 ． 中， 其 后 者利用 了字符 的识 别信 息 ， 分 的准确 性优 于前 切
的 ３ ３个 文本行 对 文 中 方 法进 行 实验 ， 无语 言模 型 的 情 况 下 ， 分 准 确 率 可 以 达 到 ８ 在 切
８ ． ０ ， 而验证 了所提 字符切分 方法 的有 效性． ９ ７％ 从
关键词 ： 字符识别 ； 中文字符切分 ； 预切分； 置信度； 动态规划
中图分类号： Ｐ ９ Ｔ ３１
Ｑ ａｒｔ ｉ ｒ ｉａｔ ｕ ｃ ｏ ｓ 分 类器对 单字符 的 ｕｄａ ｃＤｓ ｉ ｎｎ ｎ ｔ ｎ ） ｉ ｃｍ Ｆ ｉ
识别 信息 、 文本 行 的几 何信息 等进 行 融合 ， 得到 切分 假设 的置信度 ， 采 用 动态 规 划算 法搜 索 出最 佳切 并
分 假设 ．
切 分假设 的置信度计算都将影响最终 的切分结果．
《大词汇量脱机手写蒙古文整词识别研究》范文
《大词汇量脱机手写蒙古文整词识别研究》篇一一、引言随着信息技术的发展，手写文字识别技术越来越受到关注。
其中，脱机手写蒙古文整词识别是近年来研究的热点。
该技术能够将手写的蒙古文字符转换成计算机可编辑的数字格式，从而提高了信息处理的效率和准确性。
本文旨在探讨大词汇量脱机手写蒙古文整词识别的相关研究，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、研究背景蒙古文作为一种独特的文字系统，具有其独特的书写风格和特点。
脱机手写蒙古文整词识别技术是指在没有计算机辅助设备的情况下，通过手写输入蒙古文字符，然后由计算机进行识别和转换的技术。
随着移动互联网和智能设备的普及，脱机手写蒙古文整词识别技术越来越受到关注。
然而，由于蒙古文的书写风格和特点的复杂性，以及大词汇量的挑战，该技术的实现仍然存在一定的难度。
三、研究现状目前，针对脱机手写蒙古文整词识别的研究主要集中在特征提取、模型训练和词汇扩展等方面。
特征提取是识别技术的关键步骤之一，其目的是从手写输入中提取出有效的特征信息。
针对蒙古文的书写特点，研究者们提出了多种特征提取方法，如基于轮廓的特征提取、基于笔画顺序的特征提取等。
模型训练则是通过大量的训练数据来优化模型的参数，提高识别的准确率。
针对蒙古文的复杂性，研究者们采用了多种机器学习算法进行模型训练，如支持向量机、神经网络等。
词汇扩展则是为了解决大词汇量的问题，通过构建词汇表、使用语言模型等方法来提高识别的效率。
四、研究方法本研究采用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行特征提取和模型训练。
首先，我们收集了大量的脱机手写蒙古文字符样本，并进行预处理和标注。
然后，我们使用CNN和RNN进行特征提取和模型训练，通过调整模型的参数和结构来优化模型的性能。
此外，我们还采用了语言模型进行词汇扩展，以提高识别的准确率和效率。
五、实验结果我们通过实验验证了所提出的方法的有效性。
实验结果表明，所提出的基于深度学习的模型在特征提取和模型训练方面具有较好的性能，能够有效地识别手写的蒙古文字符。
大字符集脱机手写体汉字识别粗分类问题
０ 引 言
随着计算机应用 的 日益普及 ， 息 的 自动化输 入 已成 为 信 必然趋势 ， 因此 ， 实现手写体汉字 的 自动识别 无疑具有重要 的 实用价值 。目前汉字的印刷体识别 和联 机手 写体识别 问题都 得到 了很好 的解决 ， 已有产品问世 ， 并受到用户的欢迎 。对脱 机手写体汉字识别来说 ， 由于字形变化大 、 稳定的特征难 以提 取、 结构信息难以利用等特 点 ， 使得对 它 的识别 难度非 常大 ， 目前仅在 小字符集方 面取得 了令人 满 意的成果 ， 但对 大字符 集 来说 ， 仍在进行研究 。针对大字符集汉 字数量多的问题 ， 一 般 采用 多级分类 的方法 ， 即先粗 分类 ， 然后再 细分类 。本文 以 Ｈ Ｌ ００手写汉字库为基础 ， 建了一个实验 系统 ， Ｃ ２０ 构 对大字符 集脱机手 写体汉字识 别粗分类 中的一些 问题进行
图 ３ 索引表细化算法示例
１３ 特 征提 取 ．
我们采用 了常见 的投影特 征 、 网格点阵特征 、 向线素特 方
征 和这几种特征构 成的组合 特征 。经 过预处理后 ， 同的汉 不
１ 系统 的设计 与实现
１ １ 系统框架 ．
个完整的脱机手写 体汉字识 别 系统 ７个 部分组 成 ， 其
总体框架如 图 １所示。
特殊的子类 ， 该子类有 一个特 征类 容器 ， 以存放各个 子类 的 可 指针 ， 这样 ， 容器 中不 同的子类指针组合就形成的不同的组合
图 １ 大字符集脱机手写体汉字识别系统
特 征类 。
实验系统采用 Ｖ ＋ ６０设计 ， Ｃ ＋． 硬件 平 台为 赛 扬 ２４ ， ． Ｇ
手写字符识别原理
手写字符识别原理
手写字符识别原理是指通过计算机技术和图像处理技术，将手写的字符转换成计算机可以识别的数字或文字。
其原理可以分为三个步骤：
第一步是前期处理，主要是对手写字符进行预处理，包括图像的二值化、去噪和分割等操作，将手写字符转换为计算机可处理的图像数据。
第二步是特征提取，对处理后的图像数据进行特征提取。
这里的特征是指一些能够区分不同字符的关键信息，如字符的线条、曲线、角度、密度等。
通常会采用数学方法将这些特征提取出来，并用数字表示。
第三步是分类识别，将特征提取后的数字输入到分类器中，进行分类识别。
分类器通常是通过机器学习的方法训练出来的模型，模型中包含了不同字符的特征和对应的分类标签。
当输入新的数字时，分类器会根据其特征和模型进行比对，最终将其识别为相应的字符。
以上三个步骤是手写字符识别的基本原理，其具体实现和算法多种多样，主要取决于应用场景和数据集。
- 1 -。
第五章 数字媒体及应用 练习题带答案
判断题1．西文字符在计算机中通常采用ASCII码表示，每个字节存放1个字符。
T2．GIF格式的图像是一种在因特网上大量使用的数字媒体，一幅真彩色图像可以转换成质量完全相同的GIF格式的图象。
F（如GIF格式的图像的色彩过半数256色）3．DVD与VCD相比其图像和声音的质量均有了较大提高，所采用的视频压缩编码标准是MPEG-2。
F（VCD压缩编码标准是MPEG-1）3．MP3与MIDI均是常用的数字声音，用它们表示同一首钢琴乐曲时，前者的数据量比后者小得多。
F4．彩色电视信号传输时，是把RGB三基色转换为亮度和色度信号(如YUV)后再进行传输的。
T5．GB2312-80字符集构成一个二维平面，它分为94行、94列，共有6700多个简体汉字。
T（3755+3008=6763）6．GBK是我国继GB2312-80后发布的又一汉字编码标准，它不仅与GB2312-80标准保持兼容，而且还增加了包括繁体字在内的许多汉字和符号。
T7．我国多数大城市已开通了数字电视服务，但目前大多数新买的电视机还不能直接支持数字电视的接收与播放。
T8．将音乐数字化时使用的取样频率通常比将语音数字化时使用的取样频率高。
T9．声波经话筒转换后形成数字信号，再输出给声卡进行数据压缩。
F10．GB18030是一种既保持与GB2312-80、GBK兼容，又有利于向UCS/Unicode过渡的汉字编码标准。
T11．图像的大小也称为图象的分辨率（包括垂直分辨率和水平分辨率）。
若图像大小超过了屏幕分辨率（或窗口），则屏幕上只显示出图像的一部分，其他多余部分将被截掉而无法看到。
F12．无论使用那种汉字输入法输入同一个汉字时，它们都被转换成为该汉字的机内码。
T 13．联机手写文字比脱机手写体文字更容易识别。
T14．脱机手写体文字识别输入已经实用化。
F15．文本编辑的目标是确保文本内容正确无误。
T16．文本排版的目标是使文本清晰、美观、便于阅读。
脱机手写体数字识别技术研究
俸
画 若一‘‘ｊ ‘＜ 则 点 捺； ／一或ｉ ｃ 两 之间 Ｏ
构成了笔画 竖。其二值化矩阵如图 ｌ ６所 ＿
示。
３
数字识 别技术研究
邓丽华 三峡 大学 电气信 息学院 ４ ３ ０ ４ ０２
脱机手 写体字 符识 别技 术是 当前的热点和 难 点问题 ，是 解决 目前大量 已有 的文档 资料 录
Ｓ ＬＯ ｆ帅ｕｔ ｌ ｇ Ｉ 由 ｒｏ ｏｕ ｅｔ．Ｔ ｅ ． ＯＩ ｎ ｏ ｉ￣ ｔ ｔ． ａ ｅ ｒｆ ｅ ｆｄｃｍ ｎ 嘴 ｒ ｕ Ｔ ｓ ｈｒ ｅ
＆ ｅ ｔｌ ｏ ｖ ｒ ｍ ｔ ｒ ｐ ｏ ｕ ｔ ｉ ｈ ｆｅｄ ｒ ｓ ｉ ｎ ｔ ｅ ｙ ａ ｕ ｅ ｒ ｄ ｃ ｓ ｎ ｌ ｔ ｅ ｉｌ ．
可 行 的新 途 径 。
瀚
藁
鬻 襄 霆
辇 雾 雾
隋 －
１
２特 征值 提取
基于神经 网络的脱机手 写体数字识别
匦 匿 ＝ ＝ ］
神 经 网络 ； 机 ； 写体 ； 别 脱 手 识
Ｏ ｆｎ ｝ 埘ｗｒ ｔｎ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｅ ｏ ｎｔ ｎ ｔｃｌ ｆｔ ｉ ｌ ｅ ａ ｉ ｅ ｈ ｒ ｃ ｅ ｒｃ ｇ ｉ ｏ ｅｆ ｏ ｔ ｉ ｎ
点为弧线 段与垂直线的切点 ，若被处 理点 ｄ ＝ 时 ，则 周 围 ８点 之 和 Ｋ：１ 始端 点 ， １ 为 Ｋ＝ ２为 一 般连 点 ，Ｋ ＞ ３ 交 叉 点 ，Ｋ＝３ 为 为三叉点，Ｋ＝４为四叉点ｆ。如果从一个 ２ Ｉ ｉ端 点 （ 凸点或交叉点 ）跟踪到 另一个端 或 点 （ 凸点或交 叉点 ） 或 ，将这 两点之 间的 纵横坐标差相比。记两点坐标分别为 （ ， Ｙ０ ／ （ ， ） ＝ （ —Ｙ ）／ （ － ） ｘｌ Ｙ１，ｊ ｙｌ ０ ｘＩ
手写汉字的文字识别
取 的方法 和 良好 的分类器 设计是整 个识别 系统 的核 心， 它们 直接决 定 了识 别 系统 的性 能 。按 特征 提 取
和分类器 设计 的不 同 ， 常可 以分 为统 计模 式 识别 通 法 ， 构模 式识别 法 ， 计 和结构相 结合 的识 别法 和 结 统 人工 神经 网络识 别法 。人工 神经 网络是一种 按照人 脑 的组 织 和活动 原理 而构造 的一种数 据驱动 型非线 性 模型 。它 由神 经元结构 模型 、 网络连 接模型 、 网络
于手写体 人为 因素 随意性 大 ， 以 ， 写体 汉字 识别 所 手
的难 度远 高于 印刷体 汉字 的识别 。
２ 文字 识 别 的基 本 原 理
手写汉 字识别 的基 本原 理也是 将 输入 的文字 与
各个标 准文 字进行模 式 的匹 配 ， 计算 类 似度 ， 将具 有 最大类 似度 的标准 文字作 为识 别结 果 。但是 手写体
学习算 法等几 个 要素 组 成 ， 是具 有 某些 智 能 功能 的
将 写在 纸张上 的文 稿 变 为 电信 号 ， 输 入 到 计 算机 再
进 行识别 ， 其基 本 思 想 和 印刷 体 汉 字 识别 一 致 。 由
系统 。从 网络 的结构 划 分 ， 人工 神 经 网络 有许 多 不 同的种类 ， 如感 知 器 、Ｐ网、 ｏｆ ｌ 、 Ｒ Ｂ Ｈ ｐｅｄ网 Ａ Ｔ等等 。 ｉ
识 别所 需要 的 。 目前神 经 网络 已在识别 领域得 到 了 广泛应 用 ， 中 Ｂ 其 Ｐ网神 经 网络 是 当 前应 用 最 为 广
基于多重HMM的脱机手写汉字识别
一
圈
图 １ 系统 的整 体 框 图
∞
定 的转移步 长 限制 ， 即状 态转 移概率 ｎ 满 足 ：
。 ＝０ ，当 －＜ ｉ 『 或 ｉ 。 ＋３
１３ 模 型 的 初 始 化 ．
识别 系统 的 隐 马 尔 可 夫 模 型 的 初 始 化
设 置如下 ：
（ ） 态 之 间的转移概 率是 均匀分 布 的 １状
（ 图２ ， 见 ） 由于当Ｊ＜ｉ 『 ｉ ３时 ，ｄ＝０ 或－ ＋ ｎ ，
所以。
。 ＝０ ３ ３ ｉｉ Ｊ ｉ ． ３ ， ｆ ＋２
Ｖ０． ． １２ｌ Ｎｏ ２ Ｆｂ ２０ ｅ ．， ０ ７
基 于 多 重 ＨＭＭ 的 脱 机 手 写 汉 字 识 别
陈 景 波 杨 浩 东 孙 斌 ， ，
（． １常熟理工学院 信息与控制工程系 ， 江苏 常熟 ２５０ ； １５０ ２ 西北 工 业大学 电子 信息学 院 ， ． 陕西 西安 ７Biblioteka ７ ） １０２ 维普资讯
常熟理工 学 院学报 （自然 科学版 ）
２０ ０ ７年
二
边界链 编码 特征 （ 以数 字斜 率 为基 础 ） 观 测 ， 符号分 别是 ｛ １２ ３ ４ ５ ６ ７｝所 以 观 测 ０， ， ， ， ， ， ， ， 符号 的数 目 Ｍ ＝８ 。对 于 不 同的汉 字 模 式 ， 状态 的数 目保 持 一 致 ， 在具 体 的 实 验 时 ， 可 以确定 一个值 ， 如 Ｎ＝ 例 ６或 ８ 。
脱机手写满文笔画基元的提取和识别
［ ｙｗｏｄ ｉＭａｃ ｕｌ ｇ ａｅｏ －ｎ ａ ｄ ｒ ｅ ｈ ａｔｒｓｏ ｅ ｐ ｔ ｒ ｃ ｇ ｉｏ Ｋｅ ｒｓ ｎ ｈ ｕ ｇ ； ｆｌ ｅ ｎ ｗ ｉ ｎｃ ａ ｃｅ； ｔ ｋ； ａｔｎ ｒ ｏ ｎｔ ｎ ｎ ａ ｉ ｈ ｔ ｒ ｒ ｅ ｅ ｉ
中 分 号 Ｔ３１３ 圈 类 ； Ｐ９４ ．
脱 机 手 写 满 文 笔 画基 元 的提 取 和识 别
张广渊 １３ 李晶皎 ， ２ ， ，王爱侠
（． １ 清华大学汽车工程系 ，北京 １０ ８ ；２ 东北大学信息科学与工程学院 ，沈阳 １００ ；３ 沈阳大学信息工程 学院 ， 阳 １００ ） ００４ ． １０ ４ ． 沈 １０ ４
Ｚ ＨＡＮ Ｇｕ ｎ －ｕ ｎ ， Ｉ ｉｇｊ ｏ， Ｇ ａ ｇｙ ａ Ｌ ｎ － ａ ＷＡＮ Ａｉ ｉ Ｊ ｉ Ｇ ． ａ ｘ
（． ｐ ｒ ｎ ｏ Ａ ｔｍｏ ｖ Ｅ ｇｎ ｅ ｎ ， ｓｎｈ ａＵｎｖｒｉ ， ｅ ｉｇ１０ ８ ； ． ｃｏ ｌ ｆｎｏｍａ ｏ ｃ ｎｅ＆ Ｅ ｇｎ ｅ ｎ ， ｒ ｅｓ ｒ １Ｄｅａｔ ｔ ｆ ｕｏ ｔ ｅ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｔｉｇｕ ｍｅ ｉ ｉ ｉｅｓｙ Ｂ ｉｎ ０ ０ ４ ２ Ｓｈ ｏ ｏ Ｉｆｒ ｔ ｎＳ ｉ ｃ ｔ ｊ ｉ ｅ ｎ ｉｅｒ ｇ Ｎｏｔ ａｔ ｎ ｉ ｈ ｅ
Ｕｎｖ ｒ ｔ， ｈ ｎ ａ ｇ１ ０ ０ ； ． ｃ ｏ ｌ ｆ ｎｏ ａ ｏ ｎ ｉｅ ｒ ｇ Ｓ ｅ ｙ ｎ ｉｅｓｔ， ｈ ｎ ａ ｇ１ ０ ０ ） ｉｅｓ ｙ Ｓ ｅ ｙ ｎ １ ０ ４ ３ Ｓ ｈ Ｉｆ ｒ ｔ ｎＥ ｇｎ ｅ ｎ ， ｈ ｎ ａ ｇＵｎｖ ｒ ｙ Ｓ ｅ ｙ ｎ １ ０ ４ ｉ ｏ ｍ ｉ ｉ ｉ
手写数字识别的原理及应用-Read
手写数字识别的原理及应用林晓帆丁晓青吴佑寿一、引言手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。
在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。
到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。
而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。
二、研究的实际背景字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。
这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入，如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入，无疑会促进这一事业的进展。
因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。
三、研究的理论意义手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题，也有着重要的理论价值：1.阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号，对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关，这样就为各国，各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。
在这一领域大家可以探讨，比较各种研究方法。
2.由于数字识别的类别数较小，有助于做深入分析及验证一些新的理论。
这方面最明显的例子就是人工神经网络（ANN）------相当一部分的ANN模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台，验证理论的有效性，评价各种方法的优缺点。
paddleocr手写体识别和部署
paddleocr手写体识别和部署
PaddleOCR是一款基于PaddlePaddle开发的深度学习实现的文字识别技术，
可以实现各种字体、排版和背景复杂程度的文字识别功能，特别强调了对中文手写体的支持。
PaddleOCR可以帮助用户从图片或从摄像头及其它源中识别中文字符，
是实现文字信息的重要手段，它在工业智能方面可实现多种应用；此外，它也有助于实现以机器为主导的字符处理，从而提升企业的工作效率。
PaddleOCR的使用非常方便，无论是获取到的图片还是实时捕捉到的图像，用
户都可以按照指定的参数进行预测，而且还可以用TensorFlow和PyTorch进行整合。
它针对嵌入式机器，如树莓派和Jetson Nano，还可以提供定制，以满足变化
的性能要求。
此外，PaddleOCR也含有模型优化和部署功能，它可以全面支持模型训练、模
型优化和部署，这有助于提高模型的性能和质量，可以有效地更新模型的检测能力，以确保用户能够获得最佳的文字识别性能。
同时，PaddleOCR也允许用户灵活调整
部署策略，根据不同情况进行实时调整，从而有效的控制输出的识别精度。
总而言之，PaddleOCR技术非常适用于实现中文手写体识别，可以满足不同场
景和应用的需求，为用户提供灵活而又全面的文字识别服务，它既可以提高数据质量，也可以节省大量的时间资源，是一款实用性强的技术，可以为中文文字的智能处理提供有力的技术支撑。
paddleocr手写体识别和部署
paddleocr手写体识别和部署为了满足不同行业的需求，算法设计师开始开发智能识别技术，以助力自动化工作流程的实现。
PaddleOCR，由百度的框架开发的一种基于深度学习的人工智能解决方案，就是其中之一。
这种技术旨在帮助客户识别手写的文本，让客户能够准确地识别客户的文字信息，从而实现自动化和更高效的工作流程。
PaddleOCR的典型应用场景PaddleOCR可以用于识别、验证和分析手写字体类型，以及分析和识别手写数字。
它可以在运营信息系统、文档处理、金融服务等多个行业和领域中发挥重要作用。
典型应用场景如下：1）精确识别表格数据：用户可以使用PaddleOCR识别填写的表格，从而更快更准确地获取信息。
2）财务审核：PaddleOCR可以帮助财务部门更精准地审核文档，以便更准确地处理支付请求。
3）文档审查：PaddleOCR可以帮助政府部门或企业进行文档审查，以检查文档的完整性和真实性。
4）字符识别：PaddleOCR可以帮助用户识别和编辑文档中的字符，从而更快更准确地提取信息。
PaddleOCR的功能特性PaddleOCR是一款高性能的深度学习技术，提供了以下几个独特的功能特性：1）支持多种文字识别：PaddleOCR提供多种多样的文字识别功能，能够为用户提供独特的识别特点，如准确的汉字识别，复杂字符的同时识别，混合字体识别等等。
2）支持多种语言：PaddleOCR支持多种语言，如汉语、英语、日语等，能够满足不同语言文档的需求。
3）强大的部署能力：PaddleOCR可以快速地部署到云服务器，以便用户快速访问和分析识别出来的文档。
4）高准确性：PaddleOCR拥有准确性大于95％的识别准确率，能够满足实际使用的对准确率的要求。
PaddleOCR的部署方法部署PaddleOCR是极其简单的，只需要两步：第一步：安装PaddleOCR。
你可以在百度AI开发者中心下载安装包，然后按照官方文档安装。
第二步：部署PaddleOCR预训练模型并调整参数。
使用特征抽取进行手写字符识别的实用方法与技巧
使用特征抽取进行手写字符识别的实用方法与技巧手写字符识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它在现实生活中有着广泛的应用。
然而，由于手写字符的多样性和复杂性，准确地识别手写字符一直是一个具有挑战性的任务。
为了提高手写字符识别的准确性和效率，研究人员们提出了许多不同的方法和技巧，其中特征抽取是一种常用的方法之一。
特征抽取是将原始数据转化为具有代表性的特征向量的过程。
在手写字符识别中，特征抽取的目标是提取出能够区分不同字符的特征。
下面将介绍几种常用的特征抽取方法。
一、形状特征形状特征是根据字符的形状信息来进行抽取的。
常用的形状特征包括笔画数目、笔画方向、笔画长度等。
通过统计字符中的这些形状特征，可以得到一个具有代表性的特征向量，从而实现字符的识别。
二、纹理特征纹理特征是根据字符的纹理信息来进行抽取的。
在手写字符中，纹理特征可以通过计算字符的灰度分布、纹理方向等来得到。
通过提取字符的纹理特征，可以增加字符识别的准确性。
三、轮廓特征轮廓特征是根据字符的轮廓信息来进行抽取的。
在手写字符中，轮廓特征可以通过计算字符的边缘曲线、角点等来得到。
通过提取字符的轮廓特征，可以提高字符识别的鲁棒性。
四、局部特征局部特征是根据字符的局部区域信息来进行抽取的。
在手写字符中，局部特征可以通过计算字符的局部纹理、局部形状等来得到。
通过提取字符的局部特征，可以增加字符识别的鲁棒性和准确性。
除了特征抽取方法，还有一些其他的技巧可以用于提高手写字符识别的效果。
一、数据增强数据增强是通过对原始数据进行一系列的变换和扩充，从而增加数据的多样性和数量。
在手写字符识别中，可以通过对字符进行旋转、平移、缩放等操作来进行数据增强。
通过数据增强，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
二、特征选择特征选择是从原始特征集合中选择出最具有代表性的特征子集的过程。
在手写字符识别中，可以通过特征选择来减少特征的维度，提高特征的鉴别能力。
常用的特征选择方法包括相关系数、互信息等。