基于汉字结构特征的自由格式手写体汉字切分
汉字的拆分
汉字的拆分汉字是中国文字，也是一种把汉语言文字技表现出来的文字。
汉字，也就是“汉文字符”，由汉字构成，可以用来表示汉语的意思和语音。
它是中国文字的起源，也是中国文字文化的重要组成部分。
汉字是由繁体字的演变而来的，其中简体字是比较流行的，它是中国历史上最早的文字，从公元前16世纪开始就存在了。
汉字的数量很庞大，按字形的分类共有意思的汉字、形声字、介声字、象形字等。
汉字的拆分，是指将汉字拆分为部首、笔画，也就是将它们用笔画表示出来。
其中，每一个汉字都有自己的拆分方式，用笔划来表示，可以更好地理解汉字是如何构成的。
有许多种方法可以对汉字进行拆分，如以下所列的一些拆分方法：一、部首拆分法部首拆分法是指按照汉字的部首来拆分汉字，这是汉字拆分的常用方法。
按部首拆分法，可以将一个汉字分为部首和部首下面的笔划，以及由部首之上的笔划。
二、笔画拆分法笔画拆分法是按照汉字的笔画数来拆分汉字，它可以把一个汉字拆分为顶部、底部和横向笔划，以及汉字的笔画数。
三、部件拆分法部件拆分法是按照汉字的部件来拆分汉字，它可以把一个汉字拆分为部件，部件的数量取决于汉字本身。
部件拆分法可以帮助我们更好地理解汉字。
四、组合拆分法组合拆分法是按照汉字的组合来拆分汉字，它可以把一个汉字拆分为两个或更多的汉字，这样就可以更好地理解汉字的构成和意义。
以上就是汉字的拆分方法，可以看出，汉字的拆分有利于对汉字的理解和记忆，是了解汉字的重要方法。
因此，在学习汉字的过程中，需要结合汉字的拆分，以便更好地理解和掌握汉字。
要学好汉字，拆分汉字是非常重要的，它可以帮助我们更好地理解汉字。
拆分汉字，可以帮助我们熟练使用汉字，熟练掌握汉字，快速、准确地书写汉字。
在学习汉字的过程中，要注意汉字的拆分，以便更好地理解和掌握汉字。
总之，汉字的拆分是学习汉字的一个重要环节，它是掌握汉字、学习汉语语言文字技术的重要手段，是学习汉语文字文化的重要方法。
结合正确的拆分方法，可以加深对汉字的理解，更好地掌握汉字，提高书写汉字的速度和准确性，从而有助于学习汉字和汉语文字文化。
汉字八种结构及类别
汉字八种结构及类别汉字，作为中华文化的瑰宝，其结构丰富多样，每种结构都有独特的特点和规律。
了解汉字的结构，对于我们正确书写和理解汉字有着重要的意义。
下面就为大家详细介绍汉字的八种结构及类别。
一、独体字结构独体字是指由一个笔画组成的汉字，它没有上下左右的结构之分，是一个独立的整体。
例如“日”“月”“山”“水”“人”等。
独体字在汉字中数量相对较少，但却是构成其他复杂汉字的基础。
独体字的特点是笔画相对较少，结构简单，但书写时要注意笔画的走势和重心的平衡。
由于其独立性，独体字的意义往往比较单纯、明确。
二、上下结构上下结构的汉字是由上下两个部分组成，上部分和下部分在书写时要注意比例和重心的协调。
比如“尖”字，上面是“小”，下面是“大”，上小下大，重心稳定；再如“爸”字，上面是“父”，下面是“巴”，上下比例要适中。
上下结构的汉字，有的上下部分意义相关，有的则没有明显的关联。
在书写时，要注意上下部分的紧凑和呼应，避免出现松散的情况。
三、上中下结构上中下结构的汉字由上、中、下三个部分组成，例如“意”字，上面是“音”，中间是“日”，下面是“心”。
这种结构的汉字在书写时要更加注重各部分的比例和协调，避免出现比例失调、重心不稳的问题。
上中下结构的汉字相对较为复杂，各部分之间的组合方式也多种多样，有的是上下紧密相连，中间稍宽；有的则是上中下宽度相近，需要根据具体的字形来把握。
四、左右结构左右结构是汉字中最为常见的结构之一，由左右两个部分组成。
例如“林”字，左边是“木”，右边也是“木”；“好”字，左边是“女”，右边是“子”。
左右结构的汉字，左右部分的宽窄、高低往往会有所不同，需要根据字形特点进行合理安排。
在书写左右结构的汉字时，要注意左右部分的呼应和避让，使整个字看起来协调美观。
同时，还要注意笔画的穿插和连接，增强字的整体性。
五、左中右结构左中右结构的汉字由左、中、右三个部分组成，比如“做”字，左边是“单人旁”，中间是“古”，右边是“反文旁”。
兼顾连笔及笔顺自由的联机手写汉字识别方法
系统通一特征编码为Ｗｓ： Ｓ ， ， ｝第二 用的５０个汉字进行了实验测试， ａ ｛，Ｓ Ｓ ， ０ 实验表明， 平均识别率达到了 特征编码为 ｗ ： Ｓ…Ｓ…Ｓ 一 ｝ ｛ ｉ ， 。标准库中第 ｊ 个汉字的第一 ９％以上， ５ 并取得了较高的时效性。 特征编码为 ｗ。： Ｓ ，ｊ Ｓ ｝第二特征编码为ｗ ： Ｓ …Ｓ ｛ｊ Ｓ ，ｊ ， ｊ ｌ ２ ｂ ｛ｊ ＿ ｊ ３ ｉ
这样将on线和off线一同编码在进行汉字识别时等于匹配汉字的行笔方向和位置等信息而避开了落笔和提笔等信息能有效地解决汉字连笔书写的问同时在对手写汉字书写规律进行研究时发现书写汉字的第l2笔画和最后一笔很少存在倒画笔现象因此对汉字笔画特征进行编码时将第l2末笔这三个笔画编码作为第一特征编码将其余笔画编码按序作为第二特征编码在进行汉字识别时优先匹配第一特征编码这样能有效解决手写汉字的笔顺问题
…
４ 结束语
Ｓ 泗
一
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｝ 。识别过程即为计算ｗ 和ｗ 以及 ｗ幽 ｉ 和Ｗ ｉ 之间的
本文将手写汉字的可见线段和不可见线段进行联合编码， 并将汉字笔画编码进行加权分类 ， 较好的解决了联机手写汉字 识别中连笔及笔顺 自由的问题。匹配识别算法采用了通常的无
相似度Ｐ（ ， ） Ｐ（ ， ｗ ｗ 。和 ｗ ｂ ｗ ） 。 在对第一特征进行匹配时， ： 如果
摘要： 文章将手 写汉字的可见线段和不可见线段进行联合编码 ， 并对汉字笔 画编码进行加权分类 ， 较好 的解决 了联 机手写汉字识别中连笔及笔顺 自
由问题 ， 采 用 无 回 溯 串 匹配算 法 实现 了汉 字识 别 。 最后
关 键 词 ： 笔 ； 顺 ； 机 手 写 汉 字识 别 连 笔 联
寸进行归一化。
汉字的拆分原则
汉字的拆分原则汉字的拆分原则汉字的拆分原则一、书写顺序：拆分“合体字”时，一定要按照正确的书写顺序进行。
例：“新”只能拆成“立、木、斤”，不能拆成“立、斤、木”“中”只能拆成“口、丨”，不能拆成“丨、口”；“夷”只能拆成“一、弓、人”，不能拆成“大、弓”。
l 、取大优先：“取大优先”，也叫做“优先取大”。
按书写顺序拆分汉字时，应以“再添一个笔画便不能成其为码元”为限，每次都拆取一个“尽可能大”的，即尽可能笔画多的码元。
例1：世：第一种拆法：一、凵、乙（误）第二种拆法：廿、乙（正）显然，前者是错误的，因为其第二个码元“凵”，完全可以向前“凑”到“一”上，形成一个“更大”的已知码元“廿”。
例2：制：第一种拆法：、一、冂、丨、刂（误）第二种拆法：、冂、丨、刂（正）同样，第一种拆法是错误的。
因为第二码的“一”，作为“”后一个笔画，全可以向前“凑”，与第一个码元“”凑成“更大”一点的码元“”。
总之，“取大优先”，俗称“尽量往前凑”，是一个在汉字拆分中最常用到的基本原则。
至于什么才算“大”，“大”到什么程度才到“边”，这要等熟悉了码元总表，便不会出错误了。
2、兼顾直观：在拆分汉字时，为了照顾汉字码元的完整性，有时不得不暂且牺牲一下“书写顺序”和“取大优先”的原则，形成个别例外的情况。
例1：国：按“书写顺序”应拆成：“冂、王、丶、一”，但这样便破坏了汉字构造的直观性，故只好违背“书写顺序”，拆作“囗、王、丶”了。
例2：自：按“取大优先”应拆成：“亻、乙、三”，但这样拆，不仅不直观，而且也有悖于“自”字的字源(这个字的字源是“一个手指指着鼻子”)故只能拆作“丿、目”，这叫做“兼顾直观”。
3、能连不交：请看以下拆分实例：于：一十（二者是相连的）、二丨（二者是相交的）丑：乙土（二者是相连的）、刀二（二者是相交的）。
当一个字既可拆成相连的几个部分，也可拆成相交的几个部分时，我们认为“相连”的拆法是正确的。
因为一般来说，“连”比“交”更为“直观”。
印刷文字的识别方法分类介绍
识别方法是整个系统的核心。
用于汉字识别的模式识别方法可以大致分为结构模式识别、统计模式识别及两者的结合。
下面分别进行介绍。
结构模式识别汉字是一种特殊的模式，印刷其结构虽然比较复杂，但具有相当严格的规律性。
换言之，汉字图形含有丰富的结构信息，可以设法提取含有这种信息的结构特征及其组字规律，作为识别汉字的依据，这就是结构模式识别。
结构模式识别是早期汉字识别研究的主要方法。
其主要出发点是汉字的组成结构。
从汉字的构成上讲，汉字是由笔划(点横竖撇捺等)、偏旁部首构成的；还可以认为汉字是由更小的结构基元构成的。
由这些结构基元及其相互关系完全可以精确地对汉字加以描述，就像一篇文章由单字、词、短语和句子按语法规律所组成一样。
所以这种方法也叫句法模式识别。
识别时，利用上述结构信息及句法分析的方法进行识别，类似一个逻辑推理器。
用这种方法来描述汉字字形结构在理论上是比较恰当的，其主要优点在于对字体变化的适应性强，区分相似字能力强；但是，在实际应用中，面临的主要问题是抗干扰能力差，因为在实际得到的文本图象中存在着各种干扰，如倾斜，扭曲，断裂，粘连，纸张上的污点，对比度差等等。
这些因素直接影响到结构基元的提取，假如结构基元不能准确地得到，后面的推理过程就成了无源之水。
此外结构模式识别的描述比较复杂，匹配过程的复杂度因而也较高。
所以在印刷体汉字识别领域中，纯结构模式识别方法已经逐渐衰落，句法识别的方法正日益受到挑战。
统计模式识别统计决策论发展较早，理论也较成熟。
其要点是提取待识别模式的的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。
汉字的统计模式识别是将字符点阵看作一个整体，其所用的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的。
统计特征的特点是抗干扰性强，匹配与分类的算法简单，易于实现。
不足之处在于细分能力较弱，区分相似字的能力差一些。
常见的统计模式识别方法有：(1) 模板匹配。
模板匹配并不需要特征提取过程。
字符的图象直接作为特征，与字典中的模板相比，相似度最高的模板类即为识别结果。
中文切词方法学习
中文切词方法学习
中文切词指的是对中文文本进行分词，即将连续的汉字序列按照一定的规则切分成词语。
中文切词是中文自然语言处理的关键技术之一、以下介绍几种常用的中文切词方法：
1.基于词典匹配：建立一个包含常用词语的词典，使用词典中的词语作为基本的切分单位。
对于输入文本，从左到右依次匹配词典中的词语，将匹配到的词语切分出来。
当遇到无法匹配的字符时，采用回溯、最长匹配等策略寻找最合适的切分点。
常用的词典包括常见词汇、专业词汇、人名、地名等。
2.基于统计模型：统计模型是根据大规模的中文文本语料库训练得到的模型，能够通过概率计算每个位置的最佳切分点。
常用的统计模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
这些模型利用上下文信息、词语频率等因素进行切词，提高切分的准确度。
3.基于规则的切词：通过预先定义一些规则来完成切词任务。
规则可以包括词语的长度、词性、词语之间的关系等。
规则可以手动定义，也可以通过机器学习算法自动学习得到。
4.结合多种方法：常常使用多种方法的组合来进行中文切词，以提高切词的准确性和效果。
如结合词典匹配和统计模型来进行切词，先用词典进行基本的切分，再通过统计模型进一步调整切分结果。
需要注意的是，中文切词是一个非常具有挑战性的任务，由于中文的特殊结构，切分的准确性和效果可能会受到多个因素的制约。
因此，选择合适的切词方法和处理策略，以及合适的语料库进行训练，是提高切词效果的关键。
汉字基本笔画特征体系的笔迹分析
汉字基本笔画特征体系的笔迹分析汉字基本笔画特征体系的笔迹分析汉字的基本笔画即点、横、竖、撇、捺、挑、折、勾。
1.点。
圆点——善于观察、思考,对事物有很强的理解能力,一点即通,本分,执著。
长点——是一种长期心理不平衡、压抑的心态反应,有耐性、克制、多疑。
如拉得越长则受压抑的情况越严重,爱钻牛角尖。
顿点——干脆、性急,是属于顿悟型的性格。
为人处事一般以第一印象为主,易受刺激。
其笔画特征为:从高处落笔,力度偏大,稍向右下方按压即收笔。
甩点——性直,略急躁,有事在心里藏不住,对外界的事物较为关注。
上挑点——乐观、好动,闲不住,思维活跃。
短横点——思想朴实,不喜标新立异,性情和顺,按部就班,缺少创新。
短竖点——认真,执着,责任感很强,主观思想坚定,有近忧而无远虑。
2.横上仰横——说明书写者积极进取,不甘落后,不怕困难,勇往直前的性格。
如横画过于上仰则有固执己见,自以为是的倾向。
下斜横(下滑横)——心理偏于内向,对事物的看法容易悲观失落,不喜争强好胜。
长横——能顾全大局,有远见,宏观性强,为了实现目标能吃苦耐劳。
拱弧横——性情温和,内心期盼着意外的收获与惊喜,平和中带有几分优越感。
短横——小心,谨慎,容易计较片面的个人得失。
3.竖长竖——有较强的自尊心与责任感,但易固执己见,以自我为中心。
短竖——敏感,承受能力差,心细。
左倾竖——偏向于主观自我感受,有些爱认死理,自控能力强,有时会压抑自我。
右倾竖——直率,大方,适应能力强,爱交际,易受周围情绪感染。
左弯竖——思维活跃,想法多,掩饰自己,使别人很知其真实想法。
右弯竖——意志坚定,内心常不平。
4.撇短撇——灵活,多变,小聪明,吝惜。
长撇——热情洋溢,一有机会便渲泄内心情感,如直而硬的话,则易固执己见、思想封闭。
波浪撇——心理承受能力差,犹豫不决,对人际关系有不安感。
5.捺真捺——即书写规范的捺,表示开朗积极地面对生活,自我感觉良好,有始有终,禀性善良。
直捺——直率,固执,有些自我主义,如果硬而单调的话则缺少情趣,审美观不强。
手写体汉字识别的研究
第二章手写体汉字图像的预处理进行手写体汉字识别时，首先对手写体汉字灰度图像进行预处理。
去掉图像中的噪声和畸变必须经过图像的预处理。
预处理是手写体汉字识别的第一步，预处理后得到的汉字图像的质量，直接影响到识别方法的难易及识别的效果。
手写体汉字图像的预处理一般包括汉字图像二值化、汉字切分、平滑化（去噪）、归一化等方面。
不同的识别方法对预处理工作的要求不同。
本文对预处理过程中手写体汉字图像的二值化、大小归一化和手写体汉字笔划宽度归一化三个方面的内容进行了研究。
２．１手写体汉字图像大小归一化２．１．１图像插值法简介１２０ｌ在对手写体汉字图像的预处理操作中。
图像的大小归～化需要用到插值操作。
插值算法的好坏直接关系到图像的失真程度，插值函数的设计是插值算法的核心问题。
插值通常是利用曲线拟合的方法，通过离散的采样点建立一个连续函数，用这个重建的函数可以求出任意位置的函数值，如图２，ｌ所示：图２．１图像的插值对于等间隔离散数据，插值可以表示为妻＝！ｆ（ｘ）２∑ＣＩｈ（ｘ—ｘｋ）（２一１）女ｔ０其中，ｈ为插值核：Ｃｋ为权系数。
插值算法的数值精度及计算开销直接与插值核有关，插值核的设计是插值算法的核心。
本文对ＭＡＴＬＡＢ的图像处理工具箱提供的三种插值方法进行了比较验证：●最近邻插值（Ｎｅａｒｅｓｔｎｅｉｇｈｂｏｒｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）●双线性插值（Ｂｉｌｉｎｅａｒｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）；●双三次插值（Ｂｉｃｕｂｉｃｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）。
（１）最近邻插值从计算量的角度来说，最近邻插值是最简单的插值。
在这种算法中，每一个插值输出像素的值就是在输入图像中与其最邻近的采样点的值。
算法的数学表示为手写体汉字识别的研究作者：蔺菲学位授予单位：合肥工业大学被引用次数：3次1.丁晓青.郭繁夏汉字识别技术的发展 1993(04)2.Gonzalez.阮秋琦.阮宇智数字图像处理 20033.路浩如.杨源远手写体汉字识别问题综述 1992(02)4.张中汉字识别技术综述 1997(02)5.边肇祺.张学工模式识别 20006.郭戈.闫继宏.蒋红梅.王君基于结构特征的汉字识别[期刊论文]-甘肃工业大学学报 2003(1)7.丁晓青汉字识别研究和技术的发展与现状 1995(02)8.陈友斌.丁晓青.吴佑寿非特定人脱机手写汉字识别9.蔡樱.盛立东手写文稿识别的一种后处理方法和系统集成[期刊论文]-中文信息学报 2000(3)10.吴佑寿.丁晓青汉字识别原理方法与实现 199211.胡家忠计算机文字识别技术 199412.张德喜手写体机器识别技术的现状分析 1999(03)13.高彦宇.杨扬脱机手写体汉字识别研究综述 2004(07)14.王志红小波和神经网络模式识别技术及其在车牌识别中的应用[学位论文]硕士 200315.戴汝为形象(直感)思维与人机结合的模式识别[期刊论文]-信息与控制 1994(2)16.杨森计算机汉字输入编码字典 199517.杨静视频图像字符分割与识别的研究[学位论文]硕士 200518.鲍胜利.沈予洪汉字识别技术的新方法及发展趋势[期刊论文]-实用测试技术 2002(2)19.张忻中走向实用阶段的汉字识别技术一代前言 199420.郝文化MATLAB图形图像处理应用教程 200421.Shunji Mari.Kazuhiko Yamamoto Historical Review of OCR Research and Development[外文期刊] 1992(07)22.赵明手写印刷体汉字识别方法综述[期刊论文]-计算机研究与发展 1993(4)23.朱小燕.史一凡.马少平手写体字符识别研究[期刊论文]-模式识别与人工智能 2000(2)24.崔屹图象处理与分析--数学形态学方法及应用 200025.Nalwa V S On Detecting Edges 1986(08)26.Buster M Acritical View of Pyramid Segmentation Algorithms 1990(11)27.向世明Visual C++数字图像与图形处理 200428.KennethR Castlman,DigitalImage Processing 199629.J Guo.N Sun.Y Nemoto Recognition of handwritten characters using pattern transformation method with cosine funtion 1993(04)30.金连文.黄建成.尹俊勋.贺前华变形变换及其在手写体汉字整形中的应用[期刊论文]-中国图象图形学报A辑2002(2)31.高学.金连文.尹俊勋一种基于笔画密度的弹性网格特征提取方法[期刊论文]-模式识别与人工智能 2002(3)32.吴洪森.王申康汉字识别技术中手写汉字书写变形规律的研究[期刊论文]-计算机研究与发展 1999(3)33.姜姗汉字原型与手写汉字识别 1999(04)34.邱光宜.李丽娟手写体汉字特征分析 1996(02)35.郑毅.刘昌辉离线手写印刷体汉字识别技术 2000(05)36.Mallet.杨力华信号处理的小波导引 200237.唐远炎.王玲小波分析与文本文字识别 200438.陈武凡.杨丰小波分析及其在图像处理中的应用 200239.贾中云小波变换及其数字图像处理的应用[期刊论文]-杭州师范学院学报(自然科学版) 2003(2)40.贝贵琴.张学涛汉字频度统计 19881.王建平.金铁江.邵威基于过程神经网络的手写体汉字识别方法研究[期刊论文]-计算机应用 2009(2)2.王建平.李帷韬.王金玲.王熹徽.程羽一种基于仿生识别的脱机手写体汉字识别方法[期刊论文]-模式识别与人工智能 2008(1)3.王建平.王晓雪基于字型特征的手写体汉字多分类识别的研究[期刊论文]-计算机应用 2007(12)本文链接：/Thesis_Y870631.aspx。
汉字的拆分
汉字的拆分
汉字的拆分是一项非常重要的技术，它既有助于检索自然语言文本，也可以帮助识别语言中复杂字符的含义。
汉字拆分技术的发展背后是中国汉字文化的发展，它充分拓展了中国古代文字的展示形式。
汉字的拆分可以追溯到春秋时期的文字文本，但当时的拆分技术还不够完善，无法准确识别汉字的拼写，对于有时间或语言层次的要求更加局限。
直到汉字的出现，拆分技术才有了质的飞跃，拆分技术也从此得到了进一步的改善。
随着汉字文化的发展，拆分技术也在不断进步。
汉字拆分技术应用于网络资源管理，可以更有效地改进网络资源的可访问性和可用性。
也可用于检索文本信息，帮助人们更好地了解文本的内容。
另外，拆分技术也可以帮助开发汉字处理软件，使软件能够更快更准确地识别汉字，从而实现机器和汉字之间的有效沟通。
随着汉字拆分技术的不断发展，今天有许多高级拆分技术－－比如中文分词技术、词根识别技术和其他汉字拆分方法，它们都可以更有效地提取汉字中的语义和语言层次。
在这些技术的帮助下，科学家们可以更加准确地分析文本，从而更深入地探索汉字的拆分过程。
汉字的拆分技术的发展也为中国的信息技术业带来了重大的发
展机遇。
随着文本信息日益增多，拆分技术在文本信息处理领域的使用也越来越广泛。
为了更好地应用汉字拆分技术，中国信息技术业已经积极探索新的汉字拆分方法和应用，以满足不断变化的市场需求。
总之，汉字拆分技术已经成为中国信息技术发展中不可或缺的组
成部分，它蕴含着深厚的文化文本信息价值，以及更多实用应用，是中国信息技术的一项重要发展组成部分。
汉字拼写技术介绍
汉字拼写技术介绍汉字拼写技术，是我国著名书法教育家庹纯双历经50余年创研发明，以他研制发明的新型习字格式——汉字拼写格（原名：庹氏回米格）为核心，通过“内框划界、虚线定向、形块拼组、线块相依”四大功能，将复杂多变的汉字结构与书写，像“拼积木”一般，变成人人都可规范把玩的“趣味游戏”型习字方式。
这耳目一新、妙趣横生的汉字拼写技术，彻底颠覆了人们汉字书写的传统思维习惯。
该技术适用于硬笔、软笔以及篆、隶、楷、行、草等各种书体。
无论结构多么复杂的汉字，都可通过“汉字拼写技术”迎刃而解。
让习字者在很短的时间内找到汉字笔画和各部件的准确位置，极大地降低习字门槛，可缩短习字时间90%以上。
汉字拼写技术，通过其四大标准，尤其是其中的“习字格式使用标准”的四大法则，对汉字结构的“象形性”“对称性”“拼组性”进行了科学的解析和还原，第一次使汉字作为一种拼写文字，能够被习字者深入浅出、简单明了地学习和掌握。
更具体地说，汉字拼写技术，将过去只能进行坐标定位的传统习字格式，提升转化为坐标定位和矢量定位相结合的“汉字拼写格式”；将过去习字只能进行单纯的以线定位，提升转化为以面定位和线面结合定位，从而将过去难以把握的多次逐笔定位，简化为以形块为基础的一次性整体定位；将过去只能进行艰难的逐笔累积式描写，简化为眼、手、脑并用的系统性整体书写。
并使汉字的认读与书写过程有机融合，大大提高了读写汉字的效率，大大降低了写好汉字的难度。
由于汉字拼写技术的革命性和创新性，人民教育出版社、重庆出版社、台湾建宏出版社、四川辞书出版社、西南师范大学出版社、新疆青少年出版社、天津美术出版社等10余家出版机构，通过采用该技术出版过字帖和《写字教材》5000余种版本，发行数亿册。
均收到良好的社会反响。
“汉字拼写技术”如同汉语拼音一道并驾齐驱，让14亿中国人不要再为写字耗宝贵的时间！其“汉字拼写技术”配套体系介绍如下：一、汉字拼写格在两千多年的中国汉字教学中，创造出正方格、田字格、米字格和九宫格等习字格，但由于汉字所具有的“象形性”、“拼组性”、“对称性”、“错落性”等多重基本属性，这些习字格没能全面对应汉字结构的特性和规律，存在着很大的局限性。
汉字的结构特点
1，象形 ”象形者，画其物，随体诘诎，日月是也。”象形字均有简练、概
括的形象，被用来表示人们曾经见过的形象、形态，容易使人识读。 象形是创造汉字形象最基本的方式，也是汉字造型中比较容易看懂一 种字形，其特点是字在画中、画亦为字。
由月字的形象演变而来的字体设计。而月本身 则又是由月亮的形象衍伸而来。
长方形、扁方形和斜方形等，有时也可酌情使用其他不同的形状；但 圆形、菱形 和三角形由于没有方块字的特征，一般应该谨慎使用。在排列上可横 排，也可竖排，还可作斜形、放射形、波浪形和其他形状排列。汉字 的外形变化设计一般是利用字体的构架，强化字意与字体结构之间的 协调性和形态美，保持内容与形式的高度统一。
变化准则
(2)要易于识别 字体易于识别，是对字体设计的基本要求。字形塑造不仅要求体态
美观、寓意深刻，更重要的是要具有易读性和可识别性。创意字体虽 可以作较大的变化，但在字体结构和基本笔画的变动上仍应符合人们 阅读习惯，不能与基本字体脱节；应用上一般也只宜用在字体结构简 洁或字数较少的名称或短句上；同时，创意字体的笔画、结构要具有 一定的可塑性。
“申”、“由”三个字，由于字本身结构的特点，重心明显不在同一水
平上，绘写时应适当调整笔画结构，使它们在视觉上达到协调统一。
2-3 汉字的创意设计
1．变化准则
(1)从内容出发 虽然字体的笔画和形体本身没有寓意，但通过人们的手脑，不同的
方法设计出来的字形是能体现出一定的词意和属性的。创意字体的设 计只有从内容出发，做到艺术与内容的完美统一，才能加强文字的精 神含义，起到富于感染力的效果。
由汉字的“指事”特点反推“树”字的形象而产生的字体设计。
2-21汉字的结构特点
3．形声字 形声字是由形、声两部分组成的，半形半声或一形一声。如”
汉语印刷和手写文本阅读中正字法邻近字启动的抑制效应
摘要在人们日常的沟通交流和获取信息的过程中，汉语常采用手写体和印刷体两种形式。
手写体汉字是最早的书写和阅读形式，曾经也是人们常用的交流载体。
近年来随着科技发展以及手机、电脑等的普及使用，印刷体汉字逐渐成为人们获取信息的主要形式和信息载体，但是手写体汉字仍有其不可替代的作用和价值。
那么读者在识别或阅读以手写体和印刷体呈现的两种汉语文本时，其加工过程是否具有差异，是研究者关注和探讨的研究问题。
正字法加工是汉字识别的重要过程，已有研究表明，汉字词汇识别会受正字法邻近字的影响。
但手写体汉字的书写过程中，往往会出现不少的部件、笔画简略等现象，这不仅破坏了读者原本熟悉的字形信息，而且对汉字不同水平的正字法信息产生影响，这种现象在多笔画汉字中尤为明显。
以往研究发现，读者阅读汉语印刷文本过程中存在着正字法邻近字启动的抑制效应以及笔画数效应。
正字法邻近字启动的抑制效应，是指在词汇识别或句子阅读中，读者对先出现的邻近字的加工会抑制对后出现的目标字的识别。
笔画数效应，是指与笔画数少的字或词相比，读者对笔画数多的字或词的注视时间更长，识别更加地困难。
那么，当读者在识别和阅读笔画或部件简略的汉语手写文本时，是否也会出现显著的正字法邻近字启动的抑制效应以及笔画数效应？同时，当读者识别和阅读以手写体和印刷体形式呈现的汉语文本时，出现的以上两种效应之间是否表现出差异？本研究目的是为了回答上述两个问题，包括实验一和实验二。
实验一以80名大学生为被试，采用2（文本类型：印刷体、手写体）×2（笔画数：多笔画、少笔画）×2（启动类型：正字法邻近字、控制字）×2（SOA：43ms、57ms）的被试内设计。
利用启动范式，实验材料为字形相近且读音不同的正字法邻近字对，要求读者完成词汇命名任务，考察在印刷体汉字和手写体汉字的识别过程中的正字法邻近字启动的抑制效应和笔画数效应。
实验二以44名大学生为被试，采用2（文本类型：印刷体、手写体）×2（笔画数：多笔画、少笔画）×2（启动类型：正字法邻近字、控制字）的被试内设计。
基于轮廓的汉字笔画分离算法
写体识别 还不能达到令人满意 的效果 ＿ １ ］ 。脱 机手 写体 汉字识
别具 有广 阔的应用前 景 ， 它可 以广 泛应用于各 种纸质 文档 的
轮廓各种参数 和特征 点齐全 ， 易于识别 。实验表明 ， 本文设 计
的笔 画提取算法 正确 率较 高 ， 稳定性较好 ， 而且对倾斜 的字 体 不用校正也 能进行正确 的处理 。
提 出了笔 画分 离算法， 并通过程序 实现 了该 算法。实验证 明该算 法对 于提取 印刷体汉 字和 无连笔 的手写体汉 字是 有
效的。
关键词
笔 画分 离， 轮 廓检测 ， 特征 点 ， 凹点， 轮 廓跟踪 Ｔ Ｐ ３ ９ １ ． １ 文献标识码 Ａ
中图法分类号
Ａｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈｍ ｏ ｎ Ｓｔ ｒ ｏ ｋｅ ｓ Ｓｅ ｐ ａ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｆ ｏ ｒ Ｃｈｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｃｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｓ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｅｄｇ ｅ ＣＨＥＮＧ Ｌｉ Ｗ ＡＮＧ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ － ｑ ｉ ｎ ｇ ＬＩ ｔ ３ ｏ ＴＩ ＡＮ Ｗｅ ｉ Ｚ ＨＵ Ｚ ｏ ｎ ｇ － ｘ ｉ ａ ｏ Ｗ ＥＩ Ｈｏ ｎ ｇ － ｙ ｕ ｎ ＬＩ Ｕ Ｓ ａ ｉ
凹点连接起 来 ， 实现 相交 笔 画 的分 离 。该算 法 的特 点在 于 ： （ １ ） 无需对 字符图像的大小进行规范化 ， 而是直接对原 图像 的 轮廓进行处 理得 到笔画 。（ ２ ） 每 完成一 次轮廓 的跟踪可 以提
取一个完整 的笔 画， 不需要再进行合成处理 。（ ３ ） 提取 的笔 画
本文给出的方法是在获取汉字图像轮廓的基础上检测出轮廓曲线上的特征点包括凸点和凹点然后按一定的方向对轮廓进行跟踪在跟踪的过程中将相交笔画的交点也即凹点连接起来实现相交笔画的分离
字体的基本结构和形式特点
3. 要有艺术性。无论笔形怎么变，最终的目的是要所设计的字体好看。 另外，汉字的创意字体设计是应用于各种领域的，因此在设计时要 注意使用的场合、对象、范围、环境等因素，要充分考虑汉字所要 表达的意义及发挥的作用，使其与涉及的具体内容、主题相协调， 力求内容与形式相统一。
汉字创意字体的设计
一、创意字体设计的目的
首先，打破以往传统美术字和电脑印刷字的笔形、结构，去创造 出一种新型的，富有个性化的字体，其实最终的目的在做设计时， 使你的所设计的东西更有个性，而不是所有的字体都是相似、雷 同，现在的企业都是想通过设计提高产品的识别力和传播力。
其次，字体设计是被消费者注意的最直接视觉元素，一些标新立 异的创新字体已被人们高度关注，所以要想做好平面设计创新字 体是必须要掌握的。
二、创意字体如何构思
在构思的时候，要从汉字的“字形”和“字意”上入手。汉字本身 具有“形”和“意”，“形”就是字形、字态，笔划形态，每个汉 字有共同的笔态，同时，每个汉字又各有不同的字形形态。“意” 就是汉字的表意功能（如象形文字），很多汉字都是从事物的本来 面貌抽象变形而来，隐藏着很多深刻的含义。
9. 立体字
10.书法字 在当今的商业设计、包装设计中，书法之应用很广泛，例如，日本的食品 包装设计中，书法字被广泛运用。书法字很适合应用在食品包装中。
第四部分 拉丁字体设计
一、 拉丁字体的分类
拉丁字母的种类繁多，千变万化，根据其形态特征和艺术加工手法， 大致可分为以下几类：
基于动态规划的联机手写汉字分割方法
类器设计等方面取得 了较好 的成果， 手写汉字文 但 本 的分 割 问题仍 未得 到有 效地解 决 ¨ 实 验研 究表 引．
明， 由于误 分割 导致 的错 误 识别 往 往 在 系 统 的误 识
别 中 占有 较高 的 比例 ， 别 是 书 写 自由度 较 大 的手 特 写汉 字 文本 ， 而 影 响 了 系统 的 整体 识 别 性 能 … ． 因 为此 ， 多手 写汉 字识 别 系统 对 书 写 区域 进 行 一定 许 的限制 （ 如 ， 每 个 手 写 汉 字 限定 在 方 格 内 ） 以 例 将 ，
高 学
（ 华南理工大学 电子与信息学 院，广东 广州 ５ ０４ ） １６ ０
摘 要 ： 为解决手写汉字文本的 自动切分 问题 ， 出了一种基 于动态规划的联机手 写汉 提 字分割 方 法． 方法根 据手 写笔 画的 结构特征 、 顺信 息 以及 神 经 网络 分 类器给 出的 类概 该 笔
中的应用 ． 了加速 手写 汉字分 割 过程 ， 为 以及有 效地 利 用汉 字 的结 构信 息 改 善 分 割性 能 ， 中提 出 了一 文
种基于 动态 规划 的联 机 手 写 汉 字分 割 方 法 ， 方法 该
收稿 日期 ： ０ ５ １ ．６ ２０ ．２２ 基金项 目：广东 省 自然科学基 金资助项 目（ ３ ０９ ） ４ ０ ０ ０ ８ 作者简介 ：高学 （ ９７ ） 男 ， １６ － ， 博士 ， 师 ， 讲 主要 从事 图像 处
率构造 代价 函数 ， 并将 其分 别应 用 于手 写 句子 的预 分 割和基 于识 别 的分割过 程 ， 然后 利 用
动 态规 划 算法 寻找 最佳分 割路 径． 分割在 保持 较低误 分 割 率的前提 下 ， 以有效地 降低 预 可
手写汉字识别原理
手写汉字识别原理主要介绍了非特定人脱机手写体汉字识别的基本步骤和技术难点，以及当前的研究热点和成果。
一、汉字识别概述字已有数千年的历史，也是世界上使用人数最多的文字，对于中华民族灿烂文化的形成和发展有着不可磨灭的功勋，并将继续发挥重要的、其它文字形式难以取代的作用。
然而，汉字是非字母化、非拼音化的文字，在当今高度信息化的社会里，如何快速高效地将汉字输入计算机，已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及应用。
围绕这一问题，人们提出了各种解决方案。
目前，汉字输入主要分为人工键盘输入和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把汉字输入到计算机，目前已有数百种键入方案。
但是，与拼音文字的打字机不同，人们需要经过一定时间的学习训练才能掌握某种键入方法，更为严重的是：对于大量已有的文档资料，采用人工键入方法将要花费大量的人力和时间。
为此，机器自动识别输入就成为了必须研究的课题。
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，也是文字识别领域最为困难的问题，它涉及模式识别、图象处理、数字信号处理、自然语言理解、人工智能、模糊数学、信息论、计算机、中文信息处理等学科，是一门综合性技术，在中文信息处理、办公室自动化、机器翻译、人工智能等高技术领域，都有着重要的实用价值和理论意义。
汉字识别技术可分为印刷体汉字识别和手写体汉字识别两大类，后者又可分为联机（on－line）手写汉字识别和脱机（off－line）手写汉字识别，如图1所示：从识别的角度来看，多体印刷体汉字识别难于单体印刷体汉字识别，手写体识别难于印刷体识别，而脱机手写识别又难于联机手写体识别。
可喜的是，经过科研人员的努力，我国已有印刷体汉字识别和联机手写汉字识别的商品出售，目前已形成百家争鸣、百花齐放的局面，但是脱机手写汉字识别还处于实验室研究阶段。
在脱机手写汉字识别领域，非特定人脱机手写汉字识别又难于特定人手写汉字识别。
阿多尼斯自由体诗歌的结构特征
阿多尼斯自由体诗歌的结构特征
赵慧
【期刊名称】《美化生活》
【年(卷),期】2022()14
【摘要】阿拉伯自由体诗是当代阿拉伯诗歌的中坚力量。
阿多尼斯是阿拉伯自由体诗的先驱,其诗歌创作具有典型性和代表性。
因此本文选择阿多尼斯的诗歌作为底本,从其诗歌的书写体例和创作手法方面论述其自由体新诗的结构特征。
研究发现,阿多尼斯的自由体诗歌创作具有两大特点:其一,诗歌结构具有随意性和创新性;其二,擅于运用重复的艺术手法。
【总页数】3页(P0150-0152)
【作者】赵慧
【作者单位】西安外国语大学
【正文语种】中文
【中图分类】G0
【相关文献】
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2.组合结构特征的自由手写体数字识别算法研究
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——以A Psalm of Life译本为例5.英语诗歌的自由体与古诗体翻译研究对比——以A Psalm of Life译本为例
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华文行楷字体分析
还应看到，过分强调楷化，容易造成书写僵化呆板，缺少实用意
识，影响书写结构的灵活以及速写的节律等。而过度强调行意忽略楷
书基础，又容易造成字形结构的零乱松散，甚至草化，产生阅读困难
识认分歧。只有楷行兼顾，直曲方圆收放有度，匀称呼应，连带适当，
稳扎稳进，才可能学好行楷手写体。 (钱月丰)
行楷字的定义
行书是各种字体中最为流行的，之所以流行而长盛不衰，因其所具有 的实用性和一定的随意性。它又可分为行楷、行草两类。我们习惯上 把介于楷书与行书之间的字体称为行楷。它由于具有随意性，因而就 具有较多的灵活性和学习难度，笔形上可以说是楷书基础上的简化、 连带、速写，字形上打破过于平稳而产生静中求动的视觉态势。 (钱 月丰)
学习行楷字诸多因素交互影响，既有笔顺错别字问题，又有横平竖 直极端僵化写法；既要因材施教，又要普及提高；既可借鉴楷书基础 (快速过渡)，又可直接进入行楷学习（立足本体）；还有书写者学习 态度等等，都需要适时综合考虑，从而达到书写规范美观、便利流畅 的教学效果，关键在于平时落实科学的教学计划（进度、教法等）、 合理的书写学习和有效的训练。事实上也如此，正因其随意和灵动的 特点，行楷字体的学习难度，不亚于楷书等字体。由楷而行，应有其 内在的规律可循，不能简单的理解为是楷书笔画的疾书。必须循序渐 进，逐步提速。
行楷字
字体分析汇报
简介
行楷字，也称“汉字行楷手写体字形”， 是偏重于楷书书写笔法（法则），比楷书 行笔自由，又比行草规正的行书字体。或 曰：是汉字在楷书基础上简约书写笔画、 增强书写映带、表现书写意趣以适当加快 书写速度的，少量改变书写笔顺，且具较 强易识、易学特征的实用性手写体字体。
怎样学写行楷字
还应看到，过分强调楷化，容易造成书写僵化呆板，缺少实用意
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的切分人们做了大量卓有成效的工作[3 ,4] ,对汉字字符的切 分主要针对印刷体文本进行处理[5] ,而对手写体汉字的切分 鲜有研究. 文献[6 ]对此作了有益的尝试 ,文中假定字符串的 汉字书写比较匀称 ,难以满足实用要求 ,此外采用投影的方法 切分手写体汉字 ,在字符间距较小甚至字符粘连的情况下显 得无能为力.
3 汉字字符切分
汉字字符的切分就是对每个汉字字符用一个矩形框给予 定界. 汉字图像往往有多个连通元组成 ,手写体汉字的书写有 随意性 ,字间的空白间隙无规则可循 ,很难采用西文字符和阿 拉伯数字切分时常用的投影方法. 手写体汉字字符的宽高比 不如印刷体汉字稳定 , 但是组成汉字的部件有固定的拓扑关 系 ,所以根据部件的位置关系切分汉字可以得到较好的效果. 311 部件的合并
2 汉字结构特点
从语言文字学的角度出发对汉字结构进行分析 , 汉字由 笔画 、偏旁部首和单字三级组成 . 这一理论强调偏旁部首有
第 5 期
吕 岳 :基于汉字结构特征的自由格式手写体汉字切分
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特定的音或义 ,而不完全是从结构特征出发分析汉字. 从计算 机汉字信息处理角度出发 , 用位点 (象素) 、笔画 、部件和单字 四个层次分析汉字 ,即单字由部件构成.
就结构而言 ,汉字字符与西文字符和数字有较大的区别. 通常汉字字符的结构比较复杂 ,图像可能包含几个连通元 ,一 般需要将分离的几个连通区进行适当的合并 ,这在很大程度 上增加了汉字字符切分的难度. 汉字由位点 、笔画 、部件和单 字四个层次组成 ,部件是构成汉字的最小结构单位 ,虽然至今 尚无统一定义 ,但对部件的分析有益于汉字的切分和识别 [7] . 在离线汉字的切分中 ,将部件与连通元之间建立有效的联系 , 并分析部件间的位置关系 ,对字符的切分有很大的帮助. 本文 以汉字的部件为基础 ,根据部件之间的上下 、左右和包围关系 对部件进行合并 ,对字符间有粘连的情况依据汉字的笔画特 征切割粘连字符. 实验结果表明 ,该方法对自由格式手写体汉 字字符有较好的切分效果.
部件尚无确切的定义 , 研究者一般按照实际使用的要求 来划分. 部件是构成汉字的最小笔画结构单位 ,其下限必须大 于基本笔画 ,上限小于等于偏旁. 从功能上看 , 部件并不一定 具有音和义 ;从存在形式上看 , 它是一个独立的书写单位 , 不 管笔画多么复杂 , 凡是笔画串在一起的 , 都作为一个部件看 待[8] . 根据上述定义 ,对《辞海》(1979 年版) 收入的 11834 个规 范汉字进行统计 , 得出 648 个部件 , 其中 327 个为独体字 , 其 余 321 个为非字部件 ,没有音和义.
关键词 : 手写体汉字 ; 结构特征 ; 字符切分 ; 自由格式 中图分类号 : TP391 文献标识码 : A 文章编号 : 037222112 (2000) 0520102203
Segmentatio n of Free2format Handwritten Chine se Characters Ba sed o n Structure Feature s of Characters
两个部件之间的位置关系 , 可分为三类 , 即上下关系 (图 1 ( a) ) 、左右关系 (图 1 ( b) ) 和包围关系 (图 1 ( c) ～ ( i) ) . 对它 们分别处理 :
·上下关系 :合并在同一汉字内 ·包含关系 :合并在同一汉字内
·左右关系 :利用整个字符串中部件的分布信息进行合并 每一部件的位置信息包括部件的宽度 W ( m) 、高度 H( m) 、 左上角坐标 ( L Tx ( m) , L Ty ( m) ) 、右下角坐标 ( RBx ( m) , RBy ( m) ) 以及中心位置 ( Cx ( m) , Cy ( m) ) , 其中 1 ≤m ≤M , M 为部件总 数 ,坐标轴的定义以图像左上角为原点 , 水平方向为 x 轴 , 垂 直方向为 y 轴. 将部件 ( m) 和部件 ( n) 合并为部件 ( k) , 作如 下操作 :
任意两个部件之间的关系有以下 9 种可能情况 , 如图 1 所示 ,其中的字例是由两部件构成的单字 ,更复杂的汉字可由 几个这样的关系复合而成.
图 1 两个部件间的关系 部件有单笔 (如一 、乙等) 和多笔之分 ,多笔部件的笔画之 间有三种位置关系 , 即交叉 (如十 、井 、也等) 、交连 (如人 、丁 、 工 、厂等) 和分离 (如彳 、冫 、灬 、寸 、心等) . 从图像的角度看 ,单 笔部件以及由交叉和交连笔画组成的多笔部件是一个独立的 连通元 ;而由分离笔画组成的部件中有几个连通元 , 存在包 围 、上下和左右几种位置关系. 对图像的连通元进行分析比较 容易 ,因而在定义部件时建立连通元与部件之间的联系是必 要的 ,本文即将连通元作为部件看待. 在手写体汉字识别中 ,笔画常为笔段代替. 笔段有长度和 方向特性 ,方向上有横 、竖 、撇 、捺四种 , 分别对应着水平 、垂 直 、右斜 、左斜.
LU Yue ,SHI Peng2fei ,ZHANG Ke2hua
( Institute of Image Processing and Pattern Recognition , Shanghai Jiao Tong University , Shanghai 200030 , China)
Abstract : A new method for segmenting free2format handwritten Chinese characters is presented in this paper. Character ele2 ments and their topological relations are utilized to merge character image. Connected handwritten characters are separated according to the features of Chinese character strokes. Experimental results show that the method has satisfactory performance for segmenting free2 format handwritten Chinese Characters.
L Tx ( k) = min ( L Tx ( m) , L Tx ( n) ) L Ty ( k) = min ( L Ty ( m) , L Ty ( n) ) RBx ( k) = max( RBx ( m) , RBx ( n) ) RBy ( k) = max( RBy ( m) , RBy ( n) ) W ( k) = RBx ( k) - L Tx ( k) H( k) = RBy ( k) - L Ty ( k) Cx ( k) = ( RBx ( k) + L Tx ( k) ) / 2 Cy ( k) = ( RBy ( k) + L Ty ( k) ) / 2 首先将所有部件按中心位置的 x 轴坐标顺序排列 , 根据 以下部件合并算法对部件进行合并. 部件合并算法 输入 :按 x 方向顺序排列的部件位置信息 , 输出 :汉字字符的定界 ,及字符的平均宽度和最大高度. 步骤 : Step 11 初始化 p = 0 Step 21 对所有部件 If Cx ( m) > L Tx ( m + 1) . and. Cx ( m) < RBx ( m + 1) 合并 ( m) 和 ( m + 1) , p + + If Cx ( m - 1) > L Tx ( m) . and. Cx ( m - 1) < RBx ( m) 合并 ( m) 和 ( m - 1) , p + + Step 31 计算整个字符串中部件合并后的平均宽度 Wa , 平均间距 Ga 和最大高度 Hmax Step 41 对所有部件 If W ( m) <εWa. and. ( L Tx ( m + 1) - RBx ( m) ) <λGa 合并 ( m) 和 ( m + 1) , p + + If W ( m) <εWa. and. ( L Tx ( m) - RBx ( m - 1) ) <λGa 合并 ( m) 和 ( m - 1) , p + + Step 51If p ≠0 go to step 1 ,else stop. 其中 ,ε和λ是常数因子. 312 粘连汉字的切割 由于手写体汉字的随意性 , 常出现两个汉字粘连在一起 的情况. 根据以下原则判断可能有粘连字符存在 : ·W ( m) >ρWa ·W ( m) / Hmax >σ ρ和σ为常数. 汉字的笔画在字符中的的位置有一定的规律. 对粘连字 符图像分析发现 ,字符中有长笔画时容易发生粘连现象 ,比如 字符中的长捺跟后一字符相连 ,长撇与前一字符相连. 根据这 一特点 ,在可能粘连的图像中进行笔画分析 ,提取横竖撇捺四 种笔段 ,重点分析长撇和长捺及其在图像所处位置 ,从而将粘
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电 子 学 报
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
2000 年
连字符切割开来.
4 实验结果
以邮政信函上的手写体地址作为处理对象 , 由信函自动 分拣机采集到真实信函上整个信封的二值化图像 , 经行切分 获得收信人地址区的图像 , 再作字符切分获取独立的汉字字 符图像进行地址识别. 图 2 是字符切分的过程 ,先提取地址区 汉字字符串的部件 ,再根据部件之间的位置关系作适当的合 并 ,最后切分出单个的汉字字符图像. 图 3 给出了部分地址汉 字切分的结果. 图 4 是有粘连字符的切分情况.
字符切分有三类基本方法[2] ,其一是基于结构分析的切 分 ,即从图像特征中寻找字符切分的规则 ;其二是以识别为基 础的切分 ;还有一类是整体切分策略 ,即系统将字符串作为一 个整体进行词识别而不是字识别. 近年来 ,对西文字符和数字