脱机手写体字符识别-精
基于多尺度的蒙古文脱机手写识别方法
基于多尺度的蒙古文脱机手写识别方法武慧娟;范道尔吉;白凤山;滕达;潘月彩【期刊名称】《中文信息学报》【年(卷),期】2022(36)10【摘要】蒙古文的一大特点是字符无缝连接,因此一个蒙古文单词有多种字符划分方式。
根据蒙古文这一特点,该文提出了多尺度蒙古文脱机手写识别方法,即让一个手写蒙古文单词图像对应多种目标序列,用多个目标序列同时约束训练模型,使得模型更加精准地学习手写图像的细节信息和蒙古文构词规则。
该文提出了“十二字头”码、变形显现码和字素码3种字符划分方法,且拥有相互包含关系,即“十二字头”码可以分解为变形显现码、变形显现码可以进一步分解为字素码。
多尺度模型首先用多层双向长短时记忆网络对序列化手写图像进行处理,之后加入第一层连接时序分类器做“十二字头”码序列的映射,然后是第二层连接时序分类器做变形显现码序列的映射,最后是第三层连接时序分类器做字素码序列的映射。
用三个连接时序分类器损失函数的和作为模型的总损失函数。
实验结果表明,该模型在公开的蒙古文脱机手写数据集MHW上表现出了最佳性能,在简单的最佳路径解码方式下,测试集Ⅰ上的单词识别准确率为66.22%、测试集Ⅱ上为63.97%。
【总页数】7页(P81-87)【作者】武慧娟;范道尔吉;白凤山;滕达;潘月彩【作者单位】内蒙古大学电子信息工程学院【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于双射变换的脱机手写数字识别方法2.基于GA-BP神经网络的脱机手写藏文识别方法3.一种基于复合特征的脱机手写体字符识别方法4.基于反馈知识迁移的脱机手写体汉字识别方法5.基于GA-BP神经网络的脱机手写藏文识别方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于语义分析提高脱机手写体识别率的方法
Ｌ ｉ Ｇａ ｎ ｓ ｉ ｉＬ ｏ Ｑｉｇｈ （ｎｏｍ ｔ ｎ Ｅ ｇ ｅ ｒ ｇ Ｓ ｈ ｏ， ｎｖｒｉ ｆＳｉｎ ｅ ａｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｅ ｉ ， ｅ ｉ ０ ０ ３ Ｉｆ ａｉ ｎ ｉ ｅｉ ｃ ｏｌＵ ｉｅｓ ｙ ｏ ｃ ｃ ｎ ｅ ｈ ｏｏｙ Ｂ ｉｎ Ｂ ｉｎ １０ ８ ） ｒ ｏ ｎ ｎ ｔ ｅ ｊｇ ｊｇ
关键 词 脱机 手 写体 识 别 语 义语 言 语 义分 析
文 章 编 号 １０ — ３ １ （０ ６ ０ — ０ ０ ０ 文 献 标 识 码 Ａ ０ ２ ８ ３ ２ ０ ）６ ０ １— ３ 中图分类号 Ｔ３ １ ４ Ｐ９． ４
Ａ ｅｈ ｄ ｆ ｒ Ｉ ｐ ｏ ｉ ｇ Ｏｆｌ ｅ Ｈａ ｄ ｉｔｎ Ｃｈ ｒ ｃ ｅ ｃ ｇ ｉ ｏ Ｍ ｔ ｏ ｏ ｍ ｒ ｖｎ ｆ ｉ ｎ ｗｒｔｅ ａ ａ ｔ ｒ Ｒｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｎ ｉ
维普资讯
基于语义分析提高脱机手 写体识别率的方法
李 莉 高 庆狮
பைடு நூலகம்
（ 北京科 技 大学信 息工程 学 院 ， 北京 １０ ８ ） ００ ３
Ｅ ｍａｌ ｌ ｉ ｓｂ １ ６ｃ ｒ — ｉ： ｌ ｔ ＠ ２ ．ｏ ｉｕ ｎ
摘 要 论 文 讨 论 了一种 通过 自然语 言语 义层 次 的 理 解 来 协 助提 高 脱 机 手 写 体 识 别 率 的 方 法 。 识 别 的 过 程 来 看 ， 种 从 这
１ 引 言
字 符 识 别 技 术 是 利 用 计 算 机 对 输 入 字 符 进 行智 能 化 的 识 别 ． 生 与之 匹 配 的数 字 编码 的 巾文 或 英 文 字 符 。字 符 识 别 技 产 术 可 分 为 印 刷体 识 别 和 手 写 体 识 别 。 后者 叉可 分 为 联 机 手 写 体 识 别 和 脱 机 手 写体 识 别 。从 识 别 的 角 度 来 看 ， 写 体 识 别 难 于 手 印 刷 体识 别 ， 脱 机 手 写 体识 别难 于联 机 手 写 体 识 别 。 印 刷 体 而 的 识 别 和联 机手 写 体 识 别 已经 达 到 相 当 高 的 水 平 ， 别 的 确 识 牢 可 以 达 到 ９ ％。但 是 就 脱 机 手 写 体识 别 来 说 ， 于 缺 乏 必 要 ８ 由 的识 别信 息 （ 如笔 画数 日 、 画 走 向 、 顺 、 写 速 度 等 ） 不 同 笔 笔 书 ， 人 的 书 写 习 惯 也并 不 相 同 ，使 得 脱 机 手 写 体 识 别 的 难 度 很 『 岛。 目前 脱 机 手 写 汉 字 识 别 的 主 要研 究 对 象 集 中 手 写 印 刷 体 宁 符 识 别 ， 书 写 ＝ 的 楷 书 手 写 体 ， 求 书 写 Ｔ 整 ， 量 少 连 即 ＝整 Ｉ ＿ ＝ 要 尽 笔 ； 自 由脱 机 手 写 体 识 别 处 理 的仅 是 二 维 的点 阵 像 ， 宁 而 是 符 识 别 领 域 巾 最后 一 个 十分 困难 的问 题 。 脱 机 手 写 体识 别过 程 一 般 包 括 以下 几 步 ： 始 文稿 通 过 扫 原 描 仪 等 输 入 设 备转 换 成 原 始 的 二 维 图像 （ 如灰 度 图像 或 者 二 值 图像 ）行 字 切 分 将 图 像 切 分 成 单 个 字 符 图像 ； 过 归 一 化 、 ； 经 平 滑 、 化 或 轮 廓 化 等 预 处 理 过 程 后 ， 行 特 征 抽 取 和 分 类 器 设 细 进 计 ． 是 整 个 识 别 系统 的 核 心 ． 接 决 定 着 系 统 识 别 水 平 的 高 这 直 低 ； 后 的后 处 理 则 利用 词 义 、 频 、 最 词 语法 规则 或 语 料库 等语 言
脱机手写体数字识别研究综述
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ：ｈ ａ ｎ ｄ ｗｒ ｉｔ ｔ ｅ ｎ ｄ ｉ ｇ ｉ ｔ ｓ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ； ｐ ｒ ｅ—ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ； ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ； ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
云南 民族大学学报 ： 自然科学版 ， ２ ０ １ ３ ， ２ １ （ Ｓ １ ） ： ６ ７— ７ １
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． ３ ９ ６ ９ ／ ｊ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ． １ ６ ７ ２— ８ ５ １ ３ ． ２ ０ １ ３ ． Ｓ １ ． ０ １ ７
Ｃ Ｎ ５ ３—１ １ ９ ２ ／ Ｎ １ Ｓ Ｓ Ｎ １ ６ ７ ２—８ ５１ ３
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｓ ｕ ｒ ｖ ｅ ｙ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍａ ｉ ｎ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｉ ｑ ｕ ｅ ｓ ｉ ｎ ｔ ｈ ｒ ｅ ｅ ｐ ｈａ ｓ ｅ ｓ：ｐ ｒ ｅ—ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｎ ｇ，ｆ ｅ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｅ ｘ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｎ ｇ， ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｉ— ｆ
现在 的数 字识别 技 术可 分为 印刷体 识别 和手 写体 数 字识 别 ２个 类 别 ， 而 手写 体 数 字识 别 可 分 为联 机 识 别和脱机手写体数字识别两类 ， 本文主要 的是讨论脱机手写体数字识别的问题． 脱机手写体数字识别是模式 识 别 的一个 重要 分支 ， 它 涉及 到模 式识别 中的典 型 问题 如 图像处 理 、 统计 理论 等学科 ， 具 有综 合性 的特 点． 在 邮政 编码 自动识 别 、 处理 的财务 、 税 务报 表 、 支票 、 验证 新 的理论 领域 等都 有着 重要 的理论 意 义和 实用价 值 ． 手写体数字只有 １ ０ 个简单的笔画写成 ， 所 以识别的类别看似只有 ｌ ０ 种简单 的笔划构造 ， 但实际上通过 些测试结果表明 ， 印刷体汉字 的正确识别率高还远远高于数字识别的正确率 ， 有的连联机手写体汉字的正 确 识别 率也 高于数 字识 别率 ， 且 仅仅 只有脱 机手 写 体汉 字 的识 别低 于它 ． 这 些 主要 归 因 于数 字 笔划 差 别 小 ， 字形 相差 不 大 ， 很难 准 确 区分 某些 数字 ， 且很 难做 出兼 顾 世 界各 种 区域 性 写法 识 别 率极 高 的通 用识 别 系 统 ， 即很难 找到 不 同写法 的手写 数字 字符 的共 同特 征 ． 目前 ， 已有 很多论 文 提 出了脱 机手 写体 汉字识 别 的方法 在 不 同 的字符数 据库 中试 验 ， 并 取得 了很 高 的识别 率 ， 但 是对 真 正 的手 写 体数字 的识 别效 果却 没 能很精 确 的达
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．
基于GABP神经网络的脱机手写藏文识别方法
基于GABP神经网络的脱机手写藏文识别方法摘要：通过对当前流行的各种识别技术进行分析比较，在对藏文手写体特征展开深入研究的基础上，考虑到将来的研究趋势及可扩展性，提出了一套基于手写藏文识别的技术方法，即基于GABP神经网络的藏文识别方案，并着重对手写藏文识别中的特征提取和分类器设计进行了分析，提出了藏文识别领域今后的发展方向。
关键词：脱机手写藏文识别；GABP神经网络；特征提取0引言模式识别在各个领域中的应用非常多，从这些应用中可以看到它们的共性，即一个模式识别系统通常包括原始数据的获取和预处理、特征提取与选择、分类或聚类、后处理4个主要部分。
其中藏文识别需要解决的关键问题是模式分类，其理论基础是模式识别技术，其中最常用的方法是统计模式识别方法和结构模式识别方法。
近年来也有很多人将隐马尔科夫模型用于手写识别领域，取得了良好的效果。
本文主要介绍统计模式识别、结构模式识别以及使用较多的隐马尔科夫模型和人工神经网络模型。
1模式识别1.1统计模式识别统计模式识别是依据统计的原理来建立分类器，其分类器设计方法主要有贝叶斯决策理论和判别函数。
贝叶斯决策理论基本思想为：在类条件概率密度和先验概率已知或者可以估计的条件下，利用贝叶斯公式比较样本属于两类的后验概率，然后将类别决策为后验概率大的一类，从而使总体错误率最小。
常见的一种贝叶斯决策为最小错误率贝叶斯决策<sup>[1]</sup>，其决策规律如下：如果P（w＼-1|x）>P（w＼-2|x），则x∈w＼-1；反之，则x∈w ＼-2。
通过贝叶斯公式，后验概率的比较可以转化为类条件概率密度的比较，离散情况下也是类条件概率的比较，而这种条件概率或条件密度则反映了在各类模型下观察到当前样本的可能性或似然度，因此可以定义两类之间的似然比或对数似然比进行决策。
该方法的主要优点是抗干扰能力强，且易于实现，但是应用中的主要缺点是细分能力较弱，区分相似字的能力较差。
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
基于双神经网络分类器的脱机手写体汉字识别
的笔顺、 笔划起停、 笔划方向等重要信息因而 比联机
识别 的难 度 要 大 得 多 】 由 于 特 征 空 间 分 布 十 分 。
复杂 ， 目前还没有找到完全可分的特征映射及相应 的曲面， 现有的方案多是基于小字符集的研究 ， 且分 类器种类繁 多， 石繁 槐 等采用 基于 支持 向量机 （ｕｐｒＶ ｃ ｒ ａｈ ｅ Ｓ Ｍ） Ｓｐｏ ｅｔ ｃｉ ， Ｖ 的分类决策方法 ， ｔ ｏＭ ｎ 在
现并行处理 ， 提高了分类器的效率。 本文所采用的 Ｂ Ｐ网络为 ４层神经 网络 ， 网络 训练 过程 见 图 ２ 字 符 通 过 不 同 的特 征 提取 手 段 得 ，
到 ２组特征 向量 ， 这 ２组 向量分 别 对 ２个 神经 网 用 络进行训 练 ， 练 的过 程 遵 循 梯 度 下 降原 则 。训 练 训 完成 的网络就 可 以按 着 图 １ ｂ 所 描述 的那样 ， 行 （） 进 文字识别 。
作为生活中交流、 记述的主要方式 ， 大量的汉字
文档需要进行整理 、 查询、 统计和分析， 实现电子化 中文文档的自动识别可以大大提高工作效率 ， 因而
汉字文档 自 动识别研究具有重要意义 。目前印刷体 汉字识 别系统 已经 走 出实 验 室 ， 入 到 办公 自动 化 加 产品的行列¨ ； 机手写体汉字识别 已趋 于成熟 ， 联 有许多 项产 品产 业 化 ， 汉 王 笔 、 ｏｏｏ 如 Ｍ ｔ ｌ 笔等 ； ｒ ａ慧 而脱机手写体汉字识别 因其 自身的复杂性 ， 使得系 统实现具有很大的困难 ， 目前还没有十分成熟的产 品， 是一门待发展的技术， 因此成为了国内外研究的 热点。
歌 （９４ ）西北工业 大学硕 士研究生 ， １８ 一 ， 主要从事信息处理模式识别研究 。
计算机技术在手写体汉字识别方面的应用及发展趋势
计算机技术在手写体汉字识别方面的应用及发展趋势作者：陈擎国来源：《科技传播》 2018年第19期摘要随着计算机技术以及大数据时代的到来，大众将在越来越多的方面需要手写体汉字识别技术产品。
这意味着手写体汉字识别技术的市场空间将变得更加广阔。
手写体汉字识别技术主要分为联机手写体汉字识别技术与脱机手写体汉字识别技术。
其中，联机手写体汉字识别技术已较为成熟。
文章对手写体汉字识别技术发展历程、基本原理、脱机手写体汉字识别技术识别准确率较低、反应时间长等问题，以及手写体汉字识别技术的未来发展方向做了研究及展望。
关键词手写汉字；汉字识别；脱机识别；光学字符识别中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2018）220-0001-03随着计算机科学技术的发展以及大数据时代的到来，传统的纸质文献将越来越多地需要被转化为电子文档储存在计算机中。
例如：将纸质的会议记录拍摄成图像，将其快速地转化为能够在计算机内储存与加工的电子文档；将文献古籍以图片或扫描件的形式快速转换为电子文档进行保存等。
这将势必需要完善目前的汉字手写体识别方面的技术，并提升其识别的准确率以及减少其对较大训练样本及硬件运行内存的依赖。
1 手写体汉字识别技术的发展历程随着计算机技术的发展，汉字识别技术已经逐渐融入人们的日常生活中，并将在经济、教育等领域发挥越来越重要的作用。
汉字识别技术，主要基于光学字符识别技术（Optical CharacterRecognition），以识别对象为标准，可分为印刷体汉字识别与手写体汉字识别技术；以输入方式为标准，可分为联机汉字识别与脱机汉字识别。
手写体汉字识别技术，源于印刷体汉字识别技术，从20世纪六七十年代开始，大致可分为 3 个时期：理论探索期、快速发展期、深入发展期。
1.1 理论探索期（20 世纪60 年代— 70 年代）自1946 年世界上第一台电子计算机在美国出现后，人们除了将计算机用于复杂计算外，还将其应用于文档的处理与保存。
基于组合特征的多分类器集成的脱机手写体彝文字识别
（ 南 民族 大 学 电 气 信 息 工 程 学 院 ， 云 云南 昆 明 ６０ ３ ） ５ ０ １
摘要 ： 合特征 的 多分 类 器集成是提 高脱 机 手 写体 字 符识 别 率 的一 种 发展 趋 势 ， 用 ２组 具有 组 选 统计特 征 的组合 特征 对脱 机手 写体彝 文 字进行 识 别 ： １组 ， 用 应 用广 泛 的 弹性 网格 特征 、 第 使 笔 划 密度 特征 ； ２组 ， 用方 向线素特 征和 投 影特征 ； 时本 文提 出一种 基 于 笔 划粗切 割 的特征 第 使 同 提 取 方 法用 于彝 文 字的结 构特征 的提 取 ． 最后 通过 多分 类 器集成 方案输 出识 别结 果． 实验 结果表
Ｖｏ１ １ Ｎｏ ５ ．９ ．
Байду номын сангаас
２１ ０ ０年 ９月
Ｓ ｐ． ０１ ｅ ２ ０
ｄ ｉ１ ．９ ９ ｊｉ ｎ １ ７ ｏ ：０ ３ ６ ／．ｓ ． ６ ２—８ １ ．０ ０ ０ ．０ ｓ ５ ３ ２ １ ．５ ０ ５
基 于 组 合 特 征 的 多 分 类 器 集 成 的 脱 机 手 写 体 彝 文 字 识 别
ａｄｐｏ ｃ ｏ ａ ｒ．Ｔ ｅｒｓａｃ ｒｓｎｓ ｅ ａ ｒ ｅｔ ｃｉ ｔｏ ｒｈ ｔ ｃｕａ ｃ ａａｔｒ ｔ ｓ ｆ ｉ ｎ ｒｊ ｔ ｎｆ ｔ ｅ ｈ ｅｒｈｐｅｅ ｔ ａｎｗ ｆ ｔ ｅ ｘ ａｔ ｎｍｅ ｄｆ ｅｓ ｕ ｔｒｌ ｈｒｃ ｉ ｉ ｅｉ ｅｕ ｅ ｅｕ ｒ ｏ ｈ ｏｔ ｒ ｅ ｓｃ ｏ Ｙ
ｏｆ —Ｌｉ ｎｄ ｉｔ ｎ Ｙｉ Ｃｈａ ａ ｔ ｒ Ｒｅ ｏ ｎｉｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ １ ｆ ｎｅ Ｈａ ｗｒ ｔｅ ｒ ｃ ｅ ｃ ｇ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｔ ｕ ｔ — ａ ｓｆｅ ｓ ｍ ｂ ｅ ｗｉｈ ｍ ｂ ｎ ｔｏ ａ ｕｒ ｓ ｈｅ Ｍ ｌｉ— Ｃｌ ｓ ｉ ｒ Ｅｎ ｅ ｌ ｔ Ｃｏ ｉ ｉ ａ ｉ ｎ Ｆｅ ｔ ｅ
基于支持向量机的脱机手写体数字的识别
识别效果并不理想 。本文提 出 了基于支持 向量机 的脱机手 写
体数字识别方法，并 与神经 网络 ＬＱ方法的识别效果进行 了 Ｖ
数，将测试数据尽可能正确地分类 。 对于训练样本在线性可分情况下就会存在一个分类超平面 Ｘ ＋ｂ＝０ Ｗ 进行 归范化使得线性可分样本集满足： （） １
器学 习理论和技术的发展 。
由统计学 习理论知 ，最优超 平面就是指训练样本集没有 被超 平面错误分 开， 并且距超 平面最近 的样本 数据与超平面
之间的距 离最大， 由此得到的判别函数：
ｆ ｘ ＝ｓｎ （ ） ｝ （ ） ｇ ｛Ｗ术 ＋ｂ
（） ３
１支持 向量机基本原理 ． 支持 向量机 首先是从线性可分情况下 的最优 分类 面发展
（ ）引言 一
数字字符 的识别 （ｕ ｅ ａ ｅ ｏ ｎ ｔ ｏ ） Ｎ ｍ ｒ ｌＲ ｃ ｇ ｉ ｉｎ 是模式识别学科 的一个传统研究领域 。在整个 数字识别领域 中，印刷体数字 和联机手写体数字 的识别都 己取得 了一定应用 ，而脱机手写
体数字的识别研究 目前还处于 实验阶段 。关于这个 问题 的研 究 ，已有不少学者涉及 ，其 中有分布特征分析法 、人 工神经 网络分析法 、主分量分析 法等 ，并取得 了一定 的成果 ，但是
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２０ ０ ７年 １ １月刊 （ 总第 ９ ９期 ）
大 众 科 技
ＤＡ ＺＨ０ＮＧ ｌ ＫＥ Ｊ
２ ０ ．１ ０ ７ １
Байду номын сангаас
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基于支持 向量机 的脱机手 写体数字 的识别
张松 林 ，杨 航 ，潘 传 红
（ 河南机 电高等专科学校 ，河南 新 乡 ４ ３０ ） ５０ ２
脱机手写满文笔画基元的提取和识别
脱机手写满文笔画基元的提取和识别
张广渊;李晶皎;王爱侠
【期刊名称】《计算机工程》
【年(卷),期】2007(033)022
【摘要】笔画的正确提取对文字识别结果至关重要.该文提出并实现了一种全新的满文笔画提取方法.基于满文文字的结构和特征,首先对处理目标进行预处理,确定笔画主干,创建笔画生长法对满文文字笔画实现自动提取.对提取得到的笔画进行分类,然后对照笔画特征库进行识别.试验表明,该方法对规整手写的满文文字的笔画提取和识别有令人满意的效果,为进一步脱机手写满文识别研究奠定了坚实的基础.【总页数】3页(P200-202)
【作者】张广渊;李晶皎;王爱侠
【作者单位】清华大学汽车工程系,北京,100084;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;沈阳大学信息工程学院,沈阳,110004;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004;东北大学信息科学与工程学院,沈阳,110004
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.43
【相关文献】
1.手写体汉字识别笔画提取方法的研究 [J], 耿强;马珏
2.基于手写体汉字笔画提取重构的识别方法 [J], 王建平;蔺菲;陈军
3.基于细识别的脱机手写体汉字识别的集成 [J], 杨艳;方应谦;韦大伟;张红旗
4.基于频率特征提取的脱机手写字符的快速识别 [J], 朱孝山
5.脱机手写汉字识别中笔段提取算法研究 [J], 靳天飞
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离线手写签名识别技术研究
离线手写签名识别技术研究在当今社会，签名识别技术已经成为日常生活和工作中不可或缺的一部分。
而在诸多应用场景中，离线手写签名识别技术的价值尤为凸显。
本文将详细介绍离线手写签名识别技术的原理、实现方法、优化策略以及实际应用效果，旨在强调该技术的研究意义和价值。
离线手写签名识别技术是通过对输入的签名图像进行特征提取和匹配，从而识别出签名者的身份。
其实现方法主要分为以下几个步骤：预处理：首先对输入的签名图像进行预处理，包括去噪、二值化、分割等操作，以提高图像质量。
特征提取：通过对预处理后的图像进行特征提取，获取签名的关键信息，如笔画方向、长度、宽度等。
模板匹配：将提取的特征与事先存储的模板进行匹配，找出最相似的模板，进而确定签名者的身份。
离线手写签名识别技术所面临的挑战和难点主要包括以下几个方面：签名的复杂性和多样性：由于每个人的书写习惯和方式不同，使得签名具有很大的变化性和复杂性，这给识别技术带来了很大的难度。
签名的变形和失真：在实际应用场景中，签名可能会因为各种原因而产生变形或失真，如情绪紧张、疲劳等，这会导致识别率下降。
伪造和篡改：不法分子可能会伪造或篡改他人的签名，这给签名识别技术提出了更高的安全要求。
为了解决上述问题，研究者们不断尝试改进算法和模型，以提高识别准确率和速度。
其中，深度学习技术的兴起为离线手写签名识别带来了新的突破。
通过对大量的签名数据进行训练，深度学习模型能够自动学习签名的特征表示，从而实现更高的识别准确率。
为了进一步提高离线手写签名识别的准确率和速度，研究者们提出了一系列优化和改进策略，主要包括以下几个方面：特征提取方法的优化：通过对特征提取过程进行优化，提高特征的质量和表示能力，从而更好地描述签名的特点。
深度学习模型的选择：针对离线手写签名识别的特点，选择合适的深度学习模型进行训练，以便更好地适应签名的多样性和变形情况。
数据增强技术：利用数据增强技术对训练数据进行扩增，提高模型的鲁棒性和泛化能力，从而减少对特定签名数据的依赖。
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 。
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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
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 。
基于贝叶斯网络的脱机手写体汉字智能识别
基于 贝叶斯 网络 的脱机手 写体汉 字智能识别
温尚清， 郝志峰 ， 廖 芹 ， 陈炎雄
（ 南理工 大学 数 学科 学学院， 东 广 州 ５ ０４ ） 华 广 １６ １
摘
要 ： 对汉 字识 别 的超 多类 问题 ， 贝叶 斯 网络 分 类 器 引入 小样 本 字符 集 脱机 手 写 体 汉 字识 针 将
ｔｍ ｓ ｃ ｎ ｔｕｃｅ ｎ ｔｉ ｏ ａ ｅ ｔ ｅ ｉ ｏ ｓｒ ｔｄ ａ ｄ ｉ ｓ ｃ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉｈ Ｅｕｃｉ ｅ ｎ ｄ ｓａ ｅ ｃ ａ ｓｆｅ ．Ｔｈｅ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｎ ｉ ａｅ ｔ ａ ｔ ｌｄ ａ ｉｔｎｃ ｌ ｓ ｉ ｒ ｉ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓｉ ｄ ｃ ｔ ｈ ｔｉ
识别难度又远远高于联机手写体汉字识别 ， 是模式
识别 中最 困难 的 问题 ， 其 是 非 特定 人 手 写 体 汉 字 尤
识别． 原因在于汉字字符集合大 、 字形复杂 、 相似汉 字较多且差别极其细微 、 不规则书写变形很多． 相似
字在 特征空 问 中的 距 离 变 小 ， 使得 普 通 距 离 分类 器 的推 广能力 变弱 ． 因此 ， 如何提 高分 类器 的泛 化和 推 广能 力 ， 为汉 字识 别研 究 的关键 问题之 一 ． 成
到 目前为止 ， 除了脱机手写体数字的识别 已有
实 际 应用外 ， 汉字 等 文 字 的脱机 手 写 体 识 别 还处 在
ｃ ｎ ｉ ｃ ｅ ｓ ｈ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ａｅ ｔ ２． ａ ｎ ｒ ａ ｅ ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉｉｎ ｒ ｔ ｏ ９ ４％ ．ａ ｄ ｔ ｅ ｅｏ ｅ ｉ ｈ ｓｍｏ ｅ ｐ ａ ｔｃ ｂｌｔ ｎ ｃ ｌｂ ｌｔ ． ｎ ｈ ｒｆ ｒ ｔ ａ ｒ ｒ ｃ ｉａ ｉ ｙ ａ ｄ ｓ ａ ａ ｉｉｙ ｉ Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ：Ｂａ ｅ ｉｎ ｎ ｔ ｒ ｙ ｓａ ｅｗｏ ｋ；ｃａ ｓｆｅ ；ｏ ｆ ｎｅｈａ ｄ ｉｔｎ Ｃｈ ｎ ｓ ｈ ｒ ｃ ｅ ；ｉ ｔ ｌ ｇ ｎ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｌｓ ｉ ｒ ｆ ｉ ｎ ｗｒｔｅ ｉ ｅ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒ ｎ ｅｌ ｅ ｔｒ ｃ ｇ ｉｉｎ； ｉ ｌ ｉ