关于手写汉字切分方法的思考

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一种手写汉字投影切分方法的改进算法

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汉字拆分原则

汉字拆分原则汉字是中华文化的瑰宝，其结构复杂而富有内涵。

在学习和研究汉字的过程中，拆分汉字是一种重要的方法。

通过合理的拆分，可以更好地理解汉字的构造、含义和演变。

那么，汉字拆分有哪些原则呢？首先，要遵循“书写顺序”原则。

汉字的书写是有一定顺序的，一般是先横后竖、先撇后捺、从上到下、从左到右、先外后里、先中间后两边等。

在拆分汉字时，也应按照这样的书写顺序进行。

比如“国”字，先写外面的“口”，再写里面的“玉”。

遵循书写顺序拆分汉字，有助于保持汉字结构的完整性和准确性。

其次，“能连不交”原则也是重要的一点。

当一个字可以拆分成相连的几个部分时，就不要拆成相交的部分。

例如“天”字，应拆成“一”和“大”，而不是拆成“二”和“人”，因为“一”和“大”是相连的关系。

再者，“取大优先”原则也不可忽视。

在拆分汉字时，应尽量先拆分出笔画较多的部件。

比如“赣”字，拆分时应先把“章”这个较大的部件拆分出来，再拆分其他部分。

此外，“兼顾直观”原则同样关键。

在拆分汉字时，要考虑拆分后的部件是否直观、易于理解。

比如“自”字，如果拆成“目”和“丿”，就不太直观，而拆成“撇、目”就更符合直观性原则。

还有“匀称原则”。

拆分后的各个部件，在大小和形态上应尽量保持匀称，避免出现过于悬殊的情况。

比如“噩”字，平均拆分成四个“口”和中间的“十”字，就显得比较匀称。

另外，对于一些特殊的汉字，还有特殊的拆分原则。

比如形声字，通常拆分成形旁和声旁两部分。

例如“妈”字，形旁是“女”，声旁是“马”。

在实际的汉字拆分过程中，需要综合运用这些原则。

同时，要结合汉字的历史演变和文化内涵进行分析。

比如“从”字，在甲骨文里是两个人前后相随的样子，按照现代的拆分原则，就是两个“人”字。

汉字拆分不仅有助于我们更好地学习和记忆汉字，还对于汉字的信息化处理、汉字教学等方面具有重要意义。

在汉字输入法中，合理的拆分能够提高输入效率；在汉字教学中，让学生了解拆分原则，可以帮助他们更好地理解汉字的构造和规律，提高识字能力。

手写汉字的图像分割及识别技术研究

手写汉字的图像分割及识别技术研究手写汉字一直是书法爱好者和字迷们热衷的话题。

然而，对于电脑和智能手机等现代设备而言，手写汉字却一直是一道难题。

电子产品并没有像人类一样能够理解和认识手写的汉字，因此，对于手写汉字的识别技术不断进行研究和探讨，成为一个亟待解决的问题。

手写汉字图像分割是手写汉字识别过程中的第一步骤。

它是将线性的手写汉字图案分割成不同的部分，通过分割后对每个部分进行分析，来确认每一个字的内容和意义。

手写汉字图像分割技术首先要做的，就是将整体的图案分割成多个部分，然后对每个部分进行分析，以确认它所代表的字或词。

如何进行手写汉字图像分割是一个十分重要的问题，因为它直接关系到之后的手写汉字识别成功率。

在许多相关的技术研究中，研究者们提出了很多手写汉字的图像分割方法。

其中，一些基础技术包括：·利用连通区域提取来去除噪声·利用距离变换来确定汉字的边缘·利用深度学习和神经网络方法除此之外，还有一些新的方法也在不断涌现，如基于基线和距离变换的分割算法、基于协同过滤的分割算法、基于自适应阈值的分割算法等。

在手写汉字分割的过程中，除了技术方法之外，还需要精巧的算法来确保有效的分割。

该算法能够根据汉字特征，优化算法参数，使其具有更高的准确度和稳定性。

算法探讨包括：·使用多种特征提取技术·优化分割算法参数·多个算法的组合运用通过这些技术和算法的不断发展和优化，现今手写汉字图像分割的成功率已经越来越高万分，也为手写汉字识别的进一步研究奠定了基础。

手写汉字的识别技术是比手写汉字图像分割技术更为庞大和更具挑战性的工作。

对于手写汉字识别，其过程包括对图像的处理、特征提取和映射预测等步骤。

首先，需要对输入的图像进行预处理。

这包括对灰度处理、滤波和降噪等。

其次，需要提取汉字图像特征。

这个过程是将汉字图像映射到不同的特征空间中，建立汉字图像和特征之间的联系。

手写汉字的特征提取方法，主要包括：·基于方向的梯度直方图·基于区域轮廓的集成方法·基于形状统计的方法最后，就可以对映射空间进行设计，根据已知的特征预测出输入汉字的结果。

手写体汉字识别中小波分形分解特征的研究

手写体汉字识别中小波分形分解特征的研究引言：中文汉字的书写是一种把复杂的笔画组合起来的过程，每个汉字都有自己独特的结构。

几十年来，文字识别技术在信息处理领域中的应用，大大提高了社会的工作效率，使得人类的生活更加便利和高效。

但是，由于汉字的复杂结构，自动识别中国文字仍是一项具有挑战性的工作。

要想更好地完成这项工作，有效的特征提取是非常重要的。

本文主要研究利用小波分形分解技术提取汉字特征，用于手写体汉字识别。

一、小波分形分解介绍小波分形分解（Wavelet Decomposition, WD）是一种有效的信号处理技术，可以有效地分解和描述复杂的信号，包括图像信号。

WD 的特点是可以将信号分解为具有不同空间尺度的子空间，可以把空间表示不同尺度特征的信号进行分解，有效抽取出不同尺度特征信息，从而使信号分析更加准确。

二、汉字特征提取由于汉字是一种有自己独特结构的符号，能够准确地提取出汉字的特征信息是加强手写体汉字识别的关键。

利用WD特性，能够有效地提取汉字特征信息，从而改善手写体汉字识别的精度。

三、汉字特征提取的方法1、提取汉字图像的灰度特征：将汉字图像的灰度特征提取出来，然后利用WD技术提取不同尺度下的灰度特征。

2、提取汉字图像的轮廓特征：首先根据汉字图像的灰度特征确定轮廓，然后利用WD技术提取轮廓特征。

3、提取汉字图像的局部结构特征：利用WD技术在不同尺度下提取汉字图像的局部结构特征，然后结合汉字的结构信息，完善提取的特征信息。

四、应用小波分形分解技术不仅可以提取汉字的特征信息，而且能够根据特征进行汉字识别，在手写体汉字识别中有着重要的应用。

许多研究者把WD应用于手写体汉字识别，取得了良好的效果。

例如，朱家荣（2006）在HMM分类器的基础上，引入了小波分形分解技术，提出了一种基于小波分形分解和HMM分类器的手写体汉字识别方法，并在具体实验中取得了较好的识别率。

总结：本文主要研究了利用小波分形分解技术提取汉字特征的方法，并分析了这种方法在手写体汉字识别中的应用。

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。

一种手写汉字投影切分方法的改进算法

一种手写汉字投影切分方法的改进算法作者：王序哲,曹卫来源：《电脑知识与技术》2011年第25期摘要：在分析传统的手写汉字投影切分算法的基础上，提出了改进算法。

算法初切分阶段通过对局部图像进行水平投影法切分来确定行切分点，从而得到当行字符，之后针对单行字符，通过多种策略进行单字切分，包括针对字间间距、标点符号等信息做出的单字切分策略。

实验结果表明，该算法能有效的减少传统垂直投影分割法的误切分现象，且分割速度快，实现容易。

该算法经过大量实验证明了其在准确率方面的优越性。

关键词：局部图像；切分点；行和数组；列和数组；误切分中图分类号：TP391.1文献标识码：A文章编号：1009-3044(2011)25-6205-02An Improvement of Projection Segmentation Algorithm for Handwritten Chinese CharactersWANG Xu-zhe, CAO Wei(School of Computer Science, South-Central University for Nationalities, Wuhan 430074, China)Abstract: Based on the analysis of traditional projection segmentation algorithm for handwritten chinese characters proposed the improved algorithm. Early stages, taking advantage of the local level projection to determine the line of cut-off point of of the partial image to obtain a line of characters; Then making use of a variety of strategies to obtain words , including for the spacing between words, punctuation, etc. Experimental results show that the algorithm can effectively reduce errors of the traditional vertical projection segmentation algorithm;simultaneously,the improved algorithm splits fastly and easy to implement. After a large number of experiments certify that the algorithm is better quality in accuracy rate.Key words: local image; segmentation point; line and array; column and array; mistakenly segmentation目前，脱机手写体汉字的切分方法有很多种，包括投影切分法、Hough变换法[1]等，其中投影切分法是利用像素点在水平或者垂直方向上的投影来确定字符间隙，进而来切分字符的。

汉字拆分规则介绍

汉字拆分规则介绍书写顺序，取大优先，兼顾直观，能连不交，能散不连。

一书写顺序按照书写习惯，从头到尾排列被拆开的码元的顺序。

例如“新”字取码的顺序应该是“立、木、斤”，不能取“木、立、斤”，也不能是“立、斤、木”。

“和”字只能取“禾、口”，不能取“口、禾”。

二取大优先也叫做“优先取大”。

按“书写顺序”给汉字编码时，不能无限制地采用笔画少的码元。

否则，汉字都将变成单笔画码元了!要以“再添一个笔画，便不能构成码元”为限度，每次都以那个“尽可能大”的，即“尽可能笔画多”的笔画结构作为码元编码。

例如“世”字可以取为“一、凵、乙”也可以取“廿、乙”。

根据这条规则应用后者。

有时，有的笔画既可以摆在前面的码元，也可以放在后面的码元，就要放在前面。

俗称“尽量往前凑”。

例如“秦”字，既可取“一、夫、禾”也可取“三、人、禾”，根据此规则，应当用后者。

三兼顾直观在确认码元时，为了使码元特征明显易辩，有时就要“牺牲”“书写顺序”和“取大优先”的原则，形成个别例外的情况。

例如“国”字，按书写顺序，应取“冂、王、丶、一”，但这样编码，不但有悖于该字的字源，也不如使码元“囗”直观易辩。

我们只好违背“书写顺序”，按“囗王丶”的顺序编码。

四能连不交当一个字既可以视作“相连”的几个码元，也可视作“相交”的几个码元时，应取“相连”的。

因为一般来说，“连”比“交”更为“直观”，更能显现码元的笔画结构特征。

例如“天”字，取“一、大”而不取“二、人”。

五能散不连“主”字按取大优先，应取“亠、土”，但根据此规则，只能取“丶、王”。

五笔字型重直观，须按码（码元）序把码编；上下左右类笔顺，择取码元大优先；一二三末取四码，能连不交散不连；不足四码要谨记，交叉识别补后边。

难写字的字体结构拆分，详细解析让你写好楷书！

难写字的字体结构拆分，详细解析让你写好楷书！日常书写大部分的难写字一般以“斜中求正”的字体比较难书写，譬如“女”、“多”、“参”、“念”、“母”等，也有些字体因人而异，有的人喜欢写瘦长的字体，看到方正的字体就很难写好比如会写“月”但是不会写“田”等。

那么一般的大众不会写的难写字普遍在一个区间之内，今天呢就来为大家说说大众普遍人为比较难写的字。

“登”字的难点在于上部分，那么先来说说上部分。

①左侧横撇的横画起笔要与右侧两个短撇的起笔形成一种抗肩的关系，几乎是在一条延长线上。

②之后长撇与长捺的交点位置要找准，要在撇画略微靠下一点。

③最后我们把握好撇捺的末端形成的角度（大概为90°）和左低右高的的抗肩关系，上方部件总体形成抗肩形态。

那么下方的“豆”字就好说一些。

①“豆”字在书写的时候要尽量靠上，第一横画找准位置之后，基本与下方的“口”宽度一致②“豆”字的四个横画做到基本等距，两个相向点在间距之内不受干扰。

③比较重要的是最后一横的走向，抗肩幅度要缓，最后收笔形成水平方向，与整体的抗肩达到了平衡的中和结果。

上方部件不可太大，下方“豆”字不可短小！“登”字就写好了。

“服”字的写法比较简单，整天呈现瘦长、方正类型。

左右两侧部件都以瘦长为主，重要的特点为左右呼应关系。

①上部对齐且略抗肩②“又”字的横画要和“月”字的第二短横抗肩对齐，③右侧的横折钩的竖钩不要过长，整体字为下方对齐关系。

“服”字就写好了。

“吃”字结构相对简单，写完“口”之后右侧“乞”的横分别和“口”的上下两横画对齐，最难的是横折弯钩横画的折比位置要在上横的一半位置（如图），下面的竖弯钩才能与整体形成平衡关系，这个需要书写几遍，慢慢体会，也可以照着我给的例字作参考书写。

“话”字的写法为上对齐，下面“口”的位置略低与言字旁，注意右侧“舌”的撇、横、口的横画之间的等距关系，尤其横画不易写的过长，中横就够用。

汉字拆分整体定型方案的思考

51+4
画顺序组合。笔画顺序组合涉及视觉差异明显的和视觉差异不明显的两种情况。两种情况的处理方法在汉字拆分方法中都有清晰的说明，此处不再重复。 “国”中的“囗”是由第一笔、第二笔和最后一笔组合而成的，中间跨了几笔，这就是笔画跨笔组合。笔画跨笔组合的典型例子如下。国（囗王丶）巫（工人人）束（木口）垂（卄）跨笔组合出来的结构往往是比较牢固的结构，并且与被跨过的结构视觉差异大，彼此容易分离。例如，在“束”中，跨笔组合出来的“木”与被跨过的“口” ，前者为枝丫形，后者为折环形，视觉差异明显；在“垂”中，跨笔组合出来的“”与被跨过的“卄” ，前者为多横一竖交叉，后者为一横多竖交叉，同样视觉差异明显。遵循视觉差异就是遵循直观。整体上遵循书写顺序是必须的，但过分地强调书写顺序而违反直观则是不可取的。以下再举几个例子作进一步的说明。 “再”的正确拆分方式为“再（一冂土） ” ，跨笔组合拆分方式“再（王冂） ”是勉强的和不正确的。因为“再”中“王”的均衡性已经失去，特别是“王”的中间一横已被“冂”牢牢地限制在框内，使“王”失去了直观性，从而使人脑难于捕捉。 “属”的正确拆分方式为“属（尸丿口） ” ，跨笔组合拆分方式“属（尸丿虫冂） ”是勉强的和不正确的。因为“虫”是一个由折环形“口”与枝丫形“”组成的特征不纯的复合结构，牢固性差，被“冂”隔开后，就完全失去了原本就不牢固的整体性，变得不直观。 “蚩”的正确拆分方式为“蚩（屮一虫） ” ，跨笔组合拆分方式“蚩（凵口） ”是错误的和不正确的。因为该字不是这样写的（ “一”和“虫”是分离的）。 2. 字梁拿取顺序的多样性拆分方法中列举的拿取顺序反映了绝大多数情况，以下例子能够针对性地说明问题。拿取顺序：夞（夕卜口匕），幷（干），囍（士口口）歰（刀丶止止）书写顺序：夞（夕卜口匕），幷（干），囍（士口口士口口）歰（刀丶止刀丶止）为什么“夞”“幷”的拿取顺序是从上到下，而“囍”“歰”的拿取顺序是从左到右？因为书写顺序如此。以下例子将反映另一种特殊情况。拿取顺序：斷（幺幺斤），繼（糹幺幺），断（米斤），亾（人）书写顺序：斷（幺幺一幺幺斤），繼（糹幺幺一幺幺），断（米斤），亾（人）在拿取顺序中，“斷”中的“”取的是书写顺序中的“一”的顺序；“繼”中的“”取的是书写顺序中的“”的顺序。拿取“一”时，“一”与“”结合成了“”；拿取“” 时，“”与“一”结合成了“”，所以最终拿取结果如上。具有这种拿取特点的还有含“” 的相交结构。具体例子如下。拿取顺序：式（弋工拿取顺序：弒（乂木丶），武（二止），殲（歹人人弋），魊（白厶戈），殱（歹土非）书写顺序：式（一工），武（二止），殲（歹人人一非），殱（歹土非）戈），拔（又丶）书写顺序：弒（乂木丶一工），魊（白厶一口），拔（又丶）但是，具体问题还应具体分析，镶嵌结构的拿取方法遵循的是从整体到局部的拿取规则。拿取顺序：韁（廿口十三田田），鞾（廿口十艹卄）书写顺序：韁（廿口十一田一田一），鞾（廿口十一卄）

一种连续手写中文的演化分割方法

一种连续手写中文的演化分割方法
本文提出了一种新型的连续手写中文的演化分割方法。

该方法旨在提
高分割的准确性，减少分割时间。

首先，将图片中的手写数据统一标准化，然后用滤波器对图像进行预处理，利用概率方法对图像进行分割，并利用
模型参数预估每个字的长度。

接着，采用水平投影方法进行联合划分，以
获得每一个字的像素坐标范围，从而确定联合分割，以获得较好的效果。

随后，采用不同的模型一次进行分割，预测每个字的长度，并计算每个字
的错误率。

最后，采用贪心算法优化分割结果，最终得到最佳分割结果。

实验结果表明，该方法可以有效提高分割准确率，减少分割时间，准确性
可达96.8％，且比传统方法有较大提升。

该方法有望成为未来文字处理
领域的一个重要工具，并能够应用于中文手写识别和文字检索等应用中。

手写体蒙古文字识别—切分技术的研究

手写体蒙古文字识别—切分技术的研究摘要：针对蒙古文字连笔的特殊书写特征，本论文主要论述了手写体蒙古文字识别的切分技术。

我们依次采用了去除噪声的预处理技术、基于粗分类和细分类特征提取技术，以及结合了蒙古文自身结构特征的切分技术等。

基于以上技术，我们开发出一个蒙古文字切分实验系统。

实验结果表明，蒙古文单词平均准确切分率达到80％，系统整体性能良好稳定，切分率初步达到实用化水平。

关键词：蒙古文字;特征提取;基元切分1引言计算机文字识别，俗称光学字符识别，英文全称是Optical Character Recognition（简称OCR），它是利用光学技术和计算机技术把印在或写在纸上的文字读取出来，并转换成一种计算机能够接受、人又可以理解的格式。

OCR技术是实现文字高速录入的一项关键技术。

国外在文字识别领域较早地开展了工作，其印刷体和手写体识别产品早已问世，尤其是印刷体的识别早已达到实用程度。

在国内，由于汉字识别输入有潜在的市场，全国许多大专院校及科研单位都开展了汉字识别技术的研究工作，并卓有成效，以中国科学院自动化所汉王集团为例，汉王手写识别技术已经从最初的1.0版做到了现在的11.0版，彻底解决了手写输入设备、核心算法、高效运算等技术难题。

蒙古语是内蒙古自治区的主体民族语言，在中国，使用蒙古文的地区除了内蒙古自治区，还有黑龙江、吉林、辽宁、新疆等省和自治区。

蒙古文的文字处理系统和输入方法的研究起步于二十世纪八十年代初期，大部分输入方法的研究集中在键盘编码输入方式上，对蒙古文字识别的研究非常少，这严重地制约了信息技术在少数民族地区的普及和应用。

因此本论文的研究为蒙古文的输入提供一种新的自动化和智能识别方式，这对继承和发展少数民族文化、促进民族地区的社会进步具有重要的意义。

2预处理技术蒙古文字是拼音文字，但其书写方式在当今世界是非常独特的，与汉文和西文有很大不同。

蒙古文是从上到下、从左到右竖写，每个词中所有字母连着写，形成一个竖直的主干线，且每一个字母在一个词中的词首、词中和词尾所取的字形不一样。

用于手写汉字识别的文本分割方法

用于手写汉字识别的文本分割方法作者：雷鑫李俊阳宋宇赛琳伟来源：《智能计算机与应用》2018年第02期摘要：本文提出了一种手写汉字文本的分割方法，填补了汉字识别领域在文本行分割方面的空白。

本方法首先对预处理后的文本图片进行池化处理，然后运用并查集算法得到每行为一个连通区域，最后调整每行上下的孤立区域的归属，最终把多行文本图片分割为单行，为后期的汉字列分割做准备。

此方法虽然用行分割，但也为汉字的列分割提供了新的思路。

关键词：手写汉字识别；池化；文本分割；并查集Abstract：In this paper a text segmentation method for handwritten Chinese characters is developed which fills in the blank of text line segmentation in the field of Chinese character recognition. In this method the pretreatment of the text image is pooled. Then using the method of searching and collecting coarse segmentation of the pictures after the pooling step is processed and the result of the coarse segmentation is segmented by the calculation of the connected set. Finally the multi-line text picture is segmented into a single line to prepare for the later Chinese character segmentation. Although this method is used for row segmentation it also provides a new way for column segmentation of Chinese character text.Key words： handwritten Chinese character recognition；pool；text segmentation；the method of searching and collecting引言汉字识别技术经过长期的发展已经日趋成熟，无论是联机汉字识别还是难度更高的脱机手写汉字识别[1]，其识别成功率均有较大的提升，并在相关的领域得到了一定的推广应用。

汉字笔画结构分析及汉字手写识别技术研究

汉字笔画结构分析及汉字手写识别技术研究一、前言汉字在中华文化体系中具有重要的地位，是中文书写与表达的基础。

汉字作为一种具有丰富内涵的符号，其笔画结构是书写者对其字形的表达方式之一。

在现代计算机技术的支持下，汉字手写识别技术成为了实现计算机与人类交互式交流的重要途径。

为此，本文将分析汉字笔画结构，并深入探讨汉字手写识别技术的应用现状。

二、汉字笔画结构分析1. 基本笔画结构汉字是由若干笔画组成的，笔画有几何形状和笔画方向的特征。

汉字笔画目前常见的有七种基本结构，分别是：横、竖、撇、捺、点、折和提。

这些基本结构可以组合为复杂的结构，构成汉字的字形。

2. 笔画结构的异同汉字笔画的结构显然是相同的，它们出现在不同的位置和角度，并随着组合相互影响，产生更复杂的笔画结构。

例如，“一”、“丁”、“七”这三个字的构造都是由一根竖直的直线构成的，但是它们的顺序和角度是不同的。

再例如，“人”和“入”这两个字相似，但是它们的构造是不同的。

只有理解笔画结构的异同，才能更好地书写汉字并进行手写识别。

3. 笔画结构的识别最近几年，有一些学者研究了汉字笔画结构的识别。

他们发现，处理汉字文本的重要问题是从一张文本图片中提取文本对象并将其准确地分割成单个字符。

因此，如何根据笔画结构进行分割是研究汉字手写识别技术的一个关键问题。

三、汉字手写识别技术研究1. 汉字手写识别技术的发展目前，汉字手写识别技术已经成为计算机科学的一个热门研究领域。

涵盖了图象分割、特征提取、分类识别等多个方面。

随着科技的发展，越来越多的机构和企业投入到汉字手写识别技术研究中。

这使得手写识别技术不断进步，并在许多实际应用中得到了广泛应用。

2. 汉字手写识别技术的应用汉字手写识别技术的应用越来越广泛，涉及移动设备、智能家居、营销推广等领域。

例如，在智能手机应用程序中，汉字手写输入已经成为标配。

在智能家居领域中，语音、手写等多种方式的交互已经被融入到家居智能化的控制中。

书法分字的方法

书法分字的方法书法是一门优美的艺术，它表现了作者的素质、气质和风度。

书法中的字体、笔画、结构和版面布局都是非常重要的，而在这些方面，最基本的是书法分字的方法。

以下将介绍书法分字的方法及其要点。

一、书法分字的方法1. 切分法切分法是最基本的分字方法之一，它是通过将字切分成不同的组成部分来达到分字的效果。

切分法的出发点在于寻找每个字的构成要素和基本笔画，对每个部分和笔画的特点进行分析和理解，以便从整体上掌握每个字的特点和组成。

2. 组分法组分法是在切分法基础上发展起来的一种书法分字的方法。

它是将整个字按照部分的特点进行集中分析和理解，再根据每个部分的特点进行组合，形成一个完整的字体。

组分法有利于掌握字形的全貌和局部，加深对笔画的理解和运用，同时也加深了对整个字体的理解和感悟。

3. 整形法整形法是将书法作品中的每个字作为整体进行分析和理解，从整体上把握每个字的基本特点和结构要素，进一步了解字之间的组合关系和协调美感。

整形法有助于提高对字体结构和美感的理解和把握，同时也激发了作者对字体创意的思考和创造性表达。

二、书法分字的要点1. 对笔画的深刻理解字体中的笔画是字形生成的基础和元素，所以需要对笔画进行深刻的理解。

只有深入地理解笔画的结构、特点、用法和变化，才能在书写过程中更加熟练地掌握每个笔划的长度、要害和转折点。

2. 把握字形的整体和局部在书写过程中，要注意把握字形的整体和局部，在进行分字的同时，需要掌握每个字构成的要素和层次结构，以便更好地把握每个字的特点和美感。

同时也要注重字之间的组合关系和协调美感。

3. 锻炼练字技巧书法是一门需要练习和培养的技能，练字是提高书法水平的关键。

只有通过不断地练习和反复演练，才能真正掌握书法分字的方法和要点，提高字形的创造性和美感。

综上所述，书法分字的方法和要点是书法创作过程中不可或缺的一部分，只有深入掌握分字技巧和积极锻炼练字技巧，才能在书写中达到更高的水准和更优美的艺术效果。

黄金分割汉字结构分析法

黄金分割汉字结构分析法（黄金格习字法）在生活中，经常见到这样的字----笔画造型好、间架结构差，究其原因，是在日常写字中，只注重了笔画的造型美，忽视了汉字的整体结构美。

元代书法家赵孟兆页说：“学书有二：一曰笔法，二曰字形。

笔法不精，虽善犹恶；字形不妙，虽熟犹生。

”笔画造型和间架结构是汉字书写的两大要素，是互相依存的，笔画影响着结构，结构制约着笔画，二者并重，缺一不可。

汉字的间架结构美是符合相对论和视觉美学原理的。

汉字的间架结构美只有在字的比例适当、偏旁迎让、点画呼应、重心平稳等结体原理上，并在向背、疏密、大小、长短、高低、开合等结构变化中，才能得以完美体现。

用什么方法才能帮助我们了解汉字的间架结构、合理体现汉字各构件的比例关系呢?针对这一课题，笔者通过对古老的田字格、米字格、九宫格及近年来流行的回宫格、回米格、回字格、井字格等辅助宫格的系统分析和深入研究，设计发明了黄金格，并通过该格对大量的汉字进行结构分析，总结出“黄金分割汉字结构分析法”。

只要正确依照本法分析、书写汉字，就能够使字的间架结构合理化；配以优美的笔画造型，和谐的章法布局，就可以写出端正、美观的汉字。

黄金格设计原理字是用手“写”出来的，而其功能的实现却是用“看”来完成的。

故而，在对上述各种宫格进行深入细致的研究分析后，确认“黄金分割”这一普遍存在的广泛应用于建筑、装饰、服装等领域的视觉美学原理，同样适用于汉字的结体原理。

本着“方块汉字，以字为本”的基本原则，以印刷楷体为研究对象，以“激光照排汉字级数表”和黄金分割率为计算依据，即l级(P)＝O.25mm，lOO级为7l磅，故每磅＝lOO×O.25/7l＝0.352mm；设定N磅汉字的字边框(为正方形)的边长为n，则字边框面积(字宫)为n2，字宫与外框面积(外宫)之比为黄金分割比率(61.8%)，外宫为n2/61.8%，外框边长为1.272n，字边框与外框共有一个对角线交叉点且对角线相重合；再以字边框的每个边为基准，对字宫进行黄金分割，得到四条黄金分割线，此四条线与字边框、外框组成黄金格。

书法投稿作品分块

书法投稿作品分块
书法投稿作品分块是一项非常重要的技巧，能够帮助创作者在呈现自己的作品时更加清晰地展现出精华。

下面我们介绍一些关于书法投稿作品分块的技巧和方法。

1. 根据字体分块
首先，我们可以根据书写字体的不同来将作品分为不同的块。

这样做的好处是可以更好地突出每个字的特点和优美之处。

比如在草书中，我们可以将每个字的草法和草心分别展现出来，这样可以更好地呈现草书的特点和风格。

2. 根据字数分块
除了根据字体，我们还可以根据书写的字数来分块。

这种方法的好处是能够让观众更加容易看懂整个作品的结构和主题。

比如一个四言诗可以分为两块，每块对应两个句子，这样既能展现出整个作品的结构，又能突出每个句子的表现力。

3. 根据排版分块
最后，我们可以根据排版的不同将作品分为不同的块。

这种方法的好处是能够让整个作品更加美观易读，在展示时也更加具有视觉冲击力。

比如我们可以将一首诗按照左右或上下分块，让每个块的排版和间距都有所不同，从而让作品更加生动和有趣。

总之，书法投稿作品分块是一种非常重要的技巧，可以让创作者更好地展现自己的作品。

以上我们介绍了根据字体、字数和排版等不同方法来进行分块的技巧，希望大家在将来的创作中能够加以运用。

文字拆分设计

文字拆分设计文章内容：一、引言文字拆分设计是一种将文字内容按照一定的规则进行拆分和设计的方法。

通过文字拆分设计，可以使文字内容更加清晰、易于理解和阅读。

本文将介绍文字拆分设计的原理、方法和应用。

二、文字拆分设计的原理文字拆分设计的原理是根据文字内容的特点和目的进行拆分和设计，以达到更好的传达和表达效果。

拆分的原则包括但不限于：关键词提取、句子结构调整、段落分隔等。

三、文字拆分设计的方法1. 关键词提取：根据文字内容的重点和核心思想，提取关键词并进行标注。

关键词可以是名词、动词、形容词等，以突出重点和增强表达效果。

2. 句子结构调整：通过改变句子的语序、词汇搭配等方式，调整句子结构，使其更加流畅和易于理解。

可以采用倒装、并列句、强调句等手法。

3. 段落分隔：根据文字内容的逻辑结构和主题思路，合理划分段落。

每个段落应该有一个明确的主题，以便读者更好地理解和消化文字内容。

四、文字拆分设计的应用文字拆分设计广泛应用于各个领域，如新闻报道、广告宣传、学术论文等。

以下是几个应用案例：1. 新闻报道：在新闻报道中，文字拆分设计可以将新闻内容按照时间顺序、地点顺序或事件顺序进行拆分和呈现，使读者更加清晰地了解事件的发展过程和相关信息。

2. 广告宣传：在广告宣传中，文字拆分设计可以将产品特点、优势等关键信息进行拆分和突出，以吸引消费者的注意力和兴趣。

3. 学术论文：在学术论文中，文字拆分设计可以将论点、论据、结论等内容进行拆分和组织，使读者更加容易理解和接受研究成果。

五、总结文字拆分设计是一种有效的文字设计方法，通过合理的拆分和设计，可以使文字内容更加清晰、易于理解和阅读。

在实际应用中，我们可以根据不同的需求和场景，选择合适的拆分方法和技巧，以达到最佳的表达效果。

希望本文对您有所启发和帮助。