嵌入式手写识别技术
基于嵌入式平台的手写汉字识别系统的设计
（ｃｏ ｌ ｆ ｏｔ ａｅ ｎｉｅｒ ｇ ｏ ￣ ｉｅ ｉ ，ｈｎｈｉ ０ ４Ｃ ｉａ Ｓｈ ｏ ｏ ｆ ｒ Ｅ ｇ ｅ ｎ ， ｎ ｉ ｖ ｒｔ Ｓ ａｇ ａ２ １０ ，ｈｎ） Ｓ ｗ ｎ ｉ Ｔ Ｕｎ ｓｙ ８
作 和 娱 乐 必 不 可 少的 随 身 用 品 。 于 各 种 移动 电子 设 备 在 中 国的 推 广使 用 ， 字 输 入 是 一 个 必 须 考虑 的 问题 。 统 的 输 入 方 式 大 多 对 汉 传 使 用 键 盘 ． 论 是 笔 记 本 电脑 使 用 的标 准键 盘 ， 是 各 手 机 厂 商设 计 的 简化 键 盘 ， 是 使 用 键 盘 采 集 信 息 ， 不 还 都 然后 通 过 汉 语 拼 音 或 者 笔 画 输入 等 方式 完成 汉 字 输入 。 于嵌 入 式 小型 设 备 来 说 ， 有 键 盘 设 计 引起 占用 空 间 大和 输 入 汉 字效 率 低 等 诸 多问题 。 对 原 如何 解决
Ｃ ｉｅ ｈ ｒｃ ｒ ｓ ｇＣ ｉｅ ｉｙ ｄｓ ｏ ｅ． ｏ ｌｅ ｅ ｄ ｄ ｄ ｖｃ ， ｒ ｎｌ ｅ ｂ ａｄｄ ｓ ｎ ｗ ｌ ｇ ｅｒｅｔ ｒｅｓａｅＯ Ｃ — ｈｎ ｓ ｃ ａ ｔ ｉ ｈｎ ｓ ｐｎ ｉ ａ ｒ ｋ ｓ Ｆ ｒ ｍａ ｍｂ ｄ ｅ ｅ ｉｅ ｏ ｇ ａ ｋ ｙ ｏ ｒ ｅ ｇ ｉ ｖ ｓ Ｏｌ ｇ ｃ ＣＵ ｅ ａ ｅ ｕｎ ｅ ｎ ｎ ｔ ｓ ｌ ｉ ｉ ｉ ｌ ｉ ｉ ａ ｐ
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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。
基于卷积神经网络的手写文字识别技术研究
基于卷积神经网络的手写文字识别技术研究一、引言手写文字识别技术是指将手写的文字图像数字化，并通过计算机程序对其进行识别和转换成计算机可以处理的文本。
随着人工智能技术的不断发展和卷积神经网络的崛起，手写文字识别技术在各个领域都得到了广泛的应用，尤其是在金融、教育和政府等领域中。
本文将介绍基于卷积神经网络的手写文字识别技术的研究进展，并分析其优势和不足之处。
二、手写文字识别技术的应用领域1.金融领域：手写签名验证、支票识别、汇票识别等。
2.教育领域：学生手写笔记数字化、自动批改考卷等。
3.政府领域：身份证、驾驶证、户口本等证件的信息识别和管理。
4.其他领域：邮政编码、手写邮件识别等。
三、基于卷积神经网络的手写文字识别技术原理1. 卷积神经网络卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种前馈神经网络，常用于识别图像和视频等数据。
卷积神经网络由多层卷积和池化层组成，其中卷积层负责提取输入数据中的特征，而池化层将卷积层输出的特征压缩成更小的维度。
2. 手写文字识别技术原理手写文字识别技术将一张手写文字的图像输入到卷积神经网络中，经过卷积层和池化层的处理后，将提取的特征输入到全连接层中进行分类识别。
手写文字识别技术的关键在于如何对手写文字进行数字化，一般采用灰度化处理、二值化处理、噪声去除等方法来提取手写文字特征。
四、基于卷积神经网络的手写文字识别技术的应用案例1. 阿里云的手写文字识别API阿里云的手写文字识别API可以识别手写中文、英文和数字，且支持批量识别和在线调试。
其采用深度学习技术，基于卷积神经网络，可以在保持准确性的同时提高识别速度。
2. Baidu OCRBaidu OCR是百度公司推出的一款OCR识别产品，支持对身份证、驾驶证、银行卡、名片、票据、手写文字等多种类型的图片进行识别。
其采用了卷积神经网络和循环神经网络相结合的方式，可以有效提高识别准确率。
手写数字识别的研究与应用
手写数字识别的研究与应用一、概述手写数字识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究内容，具有广泛的应用前景。
随着信息化和数字化的发展，手写数字识别技术在银行票据处理、邮政编码识别、税务表单处理、移动支付以及智能设备交互等方面发挥着越来越重要的作用。
手写数字识别的主要任务是将手写输入的数字转化为计算机可理解的数字信息。
由于手写数字存在书写风格多样、笔迹变化大、书写不规范等问题，使得手写数字识别成为一项具有挑战性的任务。
研究手写数字识别的算法和技术，提高识别的准确性和鲁棒性，具有重要的理论价值和实际应用意义。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的手写数字识别方法取得了显著的进步。
这些方法通过构建复杂的网络结构，自动学习手写数字的特征表示和分类器，从而实现了较高的识别性能。
同时，随着大数据和计算资源的不断丰富，基于深度学习的手写数字识别方法在实际应用中也越来越广泛。
本文旨在探讨手写数字识别的研究与应用，首先介绍手写数字识别的基本原理和常用方法，然后分析深度学习在手写数字识别中的应用及最新进展，最后讨论手写数字识别在实际场景中的应用案例和未来发展趋势。
通过本文的研究，期望能够为手写数字识别领域的研究者和应用开发者提供一定的参考和借鉴。
1. 手写数字识别的背景与意义随着信息技术的飞速发展，数字化、自动化和智能化已经成为现代社会的重要特征。
在这一背景下，手写数字识别技术应运而生，成为人工智能和计算机视觉领域的重要研究方向。
手写数字识别技术的主要目标是将手写输入的数字信息自动转换为计算机可识别的数字编码，从而实现信息的快速、准确录入和处理。
手写数字识别的研究具有重要意义。
它在实际应用中具有广泛的需求。
例如，在金融、邮政、税务、交通等领域，大量手写数字信息需要被快速、准确地录入和处理。
手写数字识别技术能够大大提高这些工作的效率和准确性，减少人为错误和劳动强度。
手写数字识别技术的研究有助于推动人工智能和计算机视觉领域的发展。
汉王手写SDK产品介绍
汉王手写SDK产品产品简介汉王嵌入式手写SDK产品分为：手写识别产品和轨迹类产品。
手写识别产品支持文本识别，公式识别，图形识别，为客户提供全方位的手写识别方案；轨迹类产品通对手写轨迹进行反走样处理，并结合不同笔型及笔锋效果，为用户提供更加光滑、圆润、流畅、自然的书写体验。
汉王手写SDK产品为客户提供快速集成与部署能力。
产品分类手写识别产品文本识别（1）UWrite®Letter单字符识别产品产品介绍：本产品采用汉王自主研发的最新识别算法，该算法着重于字符整体书写形状和字符笔画结构间的关系，优势互补，大幅提升了潦草字体与自由书写字体的识别能力，从而为用户提供性能更加卓越的手写识别产品。
语言：支持60多种语言字符集支持所有主要的汉字编码标准字符集功能特性支持工整字体与自由书写体支持无笔顺识别（常见汉字的倒插笔写法）支持快速手势符号识别（空格、回车、回删、Tab）支持特殊偏旁部首识别支持行草书法与异体字识别支持倾斜字体识别支持用户笔迹学习支持输出候选结果的识别可信度提供识别得分支持快速手势符号识别（复制、粘贴、全选、撤销、剪切）支持书写框智能判断大小写同形字符（Oo,Vv,Zz,Xx等）支持联想与预测输出支持平台：Windows、Linux、MeeGo、iOS、Symbian、Android、QNX、VxWorks、ECOS、Nucleus等。
单字符引擎可准确识别中文连笔字倾斜字校正示例An example:-45 度： 45 度： -90 度：识别结果（未做倾斜校正）：识别结果（增加倾斜校正）：（2）FreeStylus®多字识别产品语言：支持26种语言a）F reeStylus®亚洲语系多字识别1）FreeStylus®多字符识别（自左至右书写）本产品支持单个书写行内的多字符手写输入识别（字，词，短句），同时支持数字串识别（如：电话号码），通过语言模型对输入笔迹进行智能分割和辨识，为用户提供更加高效、自然的录入方式。
手写识别技术的工作原理
手写识别技术的工作原理手写识别技术是一种能够将手写文本转化为可识别文字的技术，它在各个领域都有广泛的应用，例如电子签名、笔记记录等。
其工作原理可以分为预处理、特征提取和识别三个步骤。
首先，预处理是手写识别技术的第一步。
在预处理过程中，需要对手写图像进行一系列的处理操作，以提高识别的准确性。
首先，需要对手写图像进行二值化处理，将图像转化为黑白两色的像素点。
接着，对图像进行噪声消除和平滑处理，以去除图像中的干扰线、杂点等。
此外，还需要进行归一化处理，将不同尺寸和角度的手写文本进行统一化，以便后续的识别处理。
接下来，特征提取是手写识别技术的关键一步。
在这一步中，需要从手写图像中提取出具有代表性的特征信息，并将其转化为可供机器学习算法进行分析和识别的数据形式。
常见的手写特征包括笔画的起始点和结束点、曲线的形状、交叉点的位置等。
这些特征可以通过一系列的图像处理算法和数学模型来提取，例如边缘检测、Hough变换、模板匹配等。
特征提取的目标是通过将手写文本转化为一组代表性的数字特征，以使机器能够准确地识别和理解手写内容。
最后，识别是手写识别技术的最后一步。
在这一步中，利用机器学习算法或人工智能模型对提取到的特征进行分析和识别。
常见的识别算法包括支持向量机、神经网络、决策树等。
这些算法可以通过训练和学习的过程，建立起一个识别模型，从而能够对输入的手写特征进行分类和识别。
识别的结果可以是一个字符、一个词语甚至一段文字，这取决于识别模型的具体设计和训练。
总结起来，手写识别技术的工作原理是通过预处理、特征提取和识别三个步骤，将手写文本转化为可识别的文字。
预处理过程主要是对手写图像进行预处理，以提高识别的准确性；特征提取是从手写图像中提取出代表性的特征信息；识别是利用机器学习算法和人工智能模型对提取到的特征进行分析和识别。
通过这一系列的处理过程，手写识别技术可以实现对手写文本的准确识别和理解，为人们提供便捷的文字输入方式。
汉字联机手写识别系统的设计与实现
ｓ ｅ ｐｅ ｄ，ａ ｍｐｒ ｖ ｄ ｎ — ｌｎ ａ ｄｗｒｔｅ Ｃｈ ｎ ｓ ｈ ｒ ｃｅ ｅ ｏ ｉ ｏ ｙ ｔ ｍ ｓ ｐｒ ｐ ｓ ｄ． Ｆｉｓ ， ｅａ ｔｃ ，ｅｓ ｉ ｇ ｎｉ ｏｅ ｏ ｉｅ ｈ ｎ ｉｔｎ ｉ ｅ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒｒ ｃ ｇ ｔ ｎ ｓ ｓｅ ｉ ｏ ｏ ｅ ｎ ｉ ｒｔ ｌｓｉ ｍ ｈ ｎ
论上介绍并分析 了弹性网格识别算法 和笔顺识别算法 ， 接着将两种识 别算法 的优点 进行有机组合 ， 采用最小二乘 法对输 入
的笔划进行线性拟合。算法在嵌入式 ｌ ｕ ｉ ｘ下进行仿真设 计并得 到了实现 ， ｎ 通过对仿真结果 的分析 ， 明了结合后 的改进算 证
法达 到了提高手写识别率和识别 速率 。所采用 的方法对汉字手写体识别的研究有一定的借鉴和指导作用 。
第２ 卷 第９ ７ 期
文 章 编 号 ：０ ６—９４ （ ００）９—０４ ０ １０ ３８２１ ０ ２５— ４
计
算
机
仿
真
２１年９ ０ ０ 月
汉 字ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 机 手 写识 别 系统 的设 计 与 实现
胡 石 根 ， 以 勤 陆
（ 华南理工大学电子与信息学院 ， 广东 广州 ５ ０４ １６０） 摘 要： 针对嵌入式手写识别系统存 在识别率低 、 识别速率慢 的缺点 。研究 了一种 汉字联机手写识别 的改进算 法。首先从 理
手写数字体自动识别技术的研究现状
手写数字体自动识别技术的研究现状1. 引言1.1 背景介绍手写数字体自动识别技术是一门研究如何让计算机能够准确识别手写数字的技术，它在数字图像处理和模式识别领域具有重要的应用价值。
随着数字化时代的到来，手写数字体自动识别技术在各个领域得到了广泛的应用，比如自动识别银行支票上的手写金额、识别手写地址信息等。
这种技术的发展可以大大提高工作效率，减少人力成本，提升工作质量。
手写数字体自动识别技术的研究意义主要体现在以下几个方面：它可以解决大量手写数字信息的识别和处理问题，方便人们进行信息检索和管理；它可以为计算机视觉和模式识别领域提供一个重要的研究方向，推动这些领域的发展；它可以为人工智能和机器学习技术的发展提供一个重要的实践场景，促进这些技术的应用和改进。
手写数字体自动识别技术在当今数字化时代具有重要的研究意义和应用前景，其发展将进一步推动数字化技术的发展，提高人们的工作效率和生活质量。
1.2 研究意义手写数字体自动识别技术的研究意义在于提高数字图像处理的效率和准确性。
随着数字化时代的发展，手写数字体自动识别技术在各个领域都有着广泛的应用，如邮政编码识别、手写文字识别、银行支票处理等。
而准确识别手写数字体不仅可以提高工作效率，还可以避免人为错误，提升数据处理的准确性。
随着人工智能和机器学习技术的不断进步，手写数字体自动识别技术的应用范围也在不断扩大，对于推动数字化转型、提高生产效率、改善用户体验等方面都具有重要意义。
对手写数字体自动识别技术进行深入研究和探索，不仅可以提升技术水平，还可以为各行各业的数字化转型和发展提供有力支持。
2. 正文2.1 手写数字体自动识别技术的发展历程手写数字体自动识别技术的发展历程可以追溯到上世纪六十年代。
在那个时期，研究人员开始着手研究如何利用计算机来识别手写数字。
最初的方法是基于特征提取和模式识别的技术，通过提取数字的特征点和形状来进行分类识别。
这种方法存在着很多局限性，识别准确率较低。
手写体数字识别技术的研究与应用
手写体数字识别技术的研究与应用随着数字化时代的到来，手写体数字识别技术越来越被广泛应用于各个领域。
对于数字化转型和智能化发展而言，手写体数字识别技术无疑是一个非常重要的领域。
本文将从手写体数字识别技术的概念、发展历程、技术原理、应用场景等方面进行介绍和分析。
一、手写体数字识别技术的概念手写体数字识别技术是指通过计算机对手写数字进行识别并转化为数字形式的技术。
随着信息化时代的发展，手写体数字识别技术越来越受到关注，尤其是在金融、电信、医疗等领域的应用越来越广泛。
二、手写体数字识别技术的发展历程手写体数字识别技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
当时，美国贝尔实验室的研究人员通过图像处理技术和模式识别方法，成功地实现了手写体数字的自动识别。
随着计算机硬件和软件的不断发展，手写体数字识别技术得到了进一步的提升和完善。
20世纪90年代，笔记本电脑和手写数字板的出现，使得手写体数字识别技术得到了更广泛的应用。
近年来，随着深度学习技术的发展，手写体数字识别技术的准确率和处理速度得到了进一步提升。
三、手写体数字识别技术的技术原理手写体数字识别技术主要是通过数字化光学扫描仪、数字图像处理、特征提取和分类识别等步骤来完成的。
手写体数字图像首先被传输到计算机中，并通过数字图像处理技术进行预处理，除去背景干扰、二值化等操作。
随后，根据数字图像的特征，如笔画轮廓、角度、区域形状等，进行特征提取，并将其转化为数字特征向量。
最后，通过分类识别方法，如kNN、SVM、神经网络等，将数字图像识别为数字形式。
四、手写体数字识别技术的应用场景手写体数字识别技术的应用场景非常广泛，如手写数字签名验证、银行支票扫描与识别、护照和身份证等证件识别等。
在金融领域，手写体数字识别技术可应用于支票清算、账单打印和身份认证等方面。
在医疗领域，手写体数字识别技术可以对医生的处方进行识别和解析，从而提高病人用药的安全性。
此外，手写体数字识别技术还可以应用于智能手机、平板电脑等移动设备上，提高用户输入效率。
基于手写辨识芯片的汉字手写输入技术
１ ｅ ｌ ２ ０的特 点 与 手 写体 辨 识 过 程 Ｐ－ ０ － Ｉ １
ｅ Ｈ１ ０ 手 写 体 辨 识 芯 片 内 嵌 蒙 恬 手 写 识 别 软 内 Ｐ ２０ 核 ， 对 国标 汉 字 （ ６７ ３ ）ＡＳ Ｉ 码 字 符 以及 其 他 一 能 共 ６ 个 、 Ｃ Ｉ 些 特 殊 字 符 的手 写 体 进 行 辨 识 ， 持 笔 划 连 写 ， 别 正 确 支 识 率 高 达 ９ ． ； 供 备 选 字 输 出 ， 出 结 果 为 Ｕ ｉ ｄ 编 ９９ 提 输 ｎｃ ｅ ｏ
２ ｅ ｌ１ ０ Ｐ－２ ０硬 件接 口 电路 的设 计 － Ｉ
图 ２ 实 现 手 写 输 入 的硬 件 接 口 电路 。 ｅ Ｈ１０ 为 Ｐ ２ ０通 过 Ｘ 、 Ｎ、 Ｐ Ｙ 四个 引脚 端 与 四 线 电 阻 式 触 摸 屏 直 接 ＰＸ Ｙ 、Ｎ 相 连 ， 过 串 Ｅ与 系 统 微 控 制 器 ＭＳ ４ ０交 换 信 息 。当 通 ｌ Ｐ３ ｅ Ｈ１ ０ Ｐ ２ ０处在 待 机模 式 时 ， 通 过 ＷＫ 端 输 入 外 部 中断 可 Ｉ 唤 醒 信 号 （ 微 控 制 器 通 过 检 测触 摸 屏 工 作 状 态所 产 生 的 如 输 出信 号 ）使 其 恢 复 到正 常 工 作模 式 。 ，
入 （ 语 音 识 别 ） 字 型 辨 识 输 入 （ 扫 描 输 入 、 写 体 输 如 、 如 手
摸 屏 控 制 接 Ｅ电路 包 括 电 子 开 关 切 换 电路 和 Ａ Ｄ 转 换 器 ｌ ／
（ 换 精 度 ８位 ／ ０位 可 选 ） 。 图 １为 ｅ Ｈ１ ０ 转 １ Ｐ ２ ０的 原 理
器 相 连 ， 效 地 实 现 汉 字 的 手 写输 入 。这 为 掌 上 装 置 以 及 有
嵌入式系统汉字输入的实现方法
嵌入式系统汉字输入的实现方法这段时间做了个项目,要求有汉字输入,即类似手机的键盘输入,研究了一段时间,终于实现了,不敢独吞,拿出来与大家共享,如果有哪位需要,可以借鉴一下,少走些弯路.我会讲些实现的过程,要不然只给出结果不利于对这个过程的消化理解.帖子比较长,由于是在家里宽带上网,为了怕出现提交不成功浪费感情的事情,我把它拆成小的片段发布,敬请谅解.闲话少叙,进入正题!1。
简单知识中文输入发我不多说,大家都用过,目前嵌入式系统中比较典型的中文输入法有诺基亚的T9 、摩托罗拉的 i T A P 、爱立信的字能等，这些输入法的输入设备一般是数字键0 ～ 9和一些功能键组成。
除了支持中文的拼音和笔画外还支持诸如日文、韩文等其他国家的语言。
中文输入法可分为拼音输入和笔画输入。
一般情况下拼音输入法相对笔画输入法，重码率要高，但简单易用,(再加个模式识别进行手写输入就更高级了,呵呵),我这里也是拼音输入,由于空间有效,不支持联想功能.2. 硬软件硬件用的NXP的2138,LCD是台湾雄铎科技的,240*160,软件用的zlg的模板,uc2.52版,按键布局与手机一样,如"2"键为abc,"3"为def,等等3.前期准备3.1网上有许多的资料,给出了键盘数字组合对应的拼音组合和汉字组合,我也利用这个,如{"2","a",(char *)PY_mb_a},{"24","ai",(char *)PY_mb_ai},{"26","an",(char *)PY_mb_an},{"26","ao",(char *)PY_mb_ao},{"22","ba",(char *)PY_mb_ba},{"24","bi",(char *)PY_mb_bi},const char PY_mb_a[] ={"阿啊"};const char PY_mb_ai[] ={"矮蔼艾爱隘碍霭"};但有个问题,这个网上流传的拼音-汉字组合中汉字非常少,对于输入是远远不够的,比如说"汶川"的汶就没有,而且没有多音字,例如"还"的拼音属于"huan",你打"还"就没有,这对于输入是不可以接收的,下面我讲一下我的解决方法.先上传一下之前提到的这个文件py_file.rar (11.02 KB)3.2寻找所有汉字的拼音,这个如果打开字典一个一个的输,恐怕没有一个月是干不成了,庆幸的是有人替我们做好了,在万能五笔输入法中有一个拼音记录文件,几乎包括了所有的汉字,拿来所用py_gb.rar (264.6 KB)这个文件中,有许多词组,是我们不需要的,需要剔掉,但手工的方式工作量太大,这里我们发挥计算机比较傻的优势来做这件事,用到一些VC的基本知识,相信大家都有这个能力CStdioFile read_file,read_new_file;CStdioFile write_file;CString my_str,temp_str,tf="";read_file.Open( "py_gb.txt", CFile::modeRead,NULL ) ;write_file.Open( "new_py_gb.txt", CFile::modeCreate | CFile::modeWrite,NULL ) ;while (read_file.ReadString(my_str)){int i = my_str.Find(" ");if ((my_str.GetLength() - i) > 3){/* 是词组 */continue;}else{/* 保存到文件 */write_file.WriteString(my_str);write_file.WriteString("\n");}}read_file.Close();write_file.Close();原理也非常简单,如果是词组,汉字的个数肯定大于1,在vc中,一个ASCII占一个字节,一个汉字占两个字节,整理后的文件如下new_py_gb.rar (65.71 KB)3.3在文件new_py_gb.txt中,列出了每个字的拼音,如a 啊a 阿a 呵a 吖a 嗄a 腌a 锕a 錒aes 厑ai 爱ai 矮ai 挨ai 哎ai 碍ai 癌ai 艾ai 唉ai 哀ai 蔼到这里又产生一个问题,必须将所有的同音汉字组合在一起,例如拼音为a的,应该这样a啊阿呵吖嗄腌锕錒vc程序如下:read_file.Open( "py_file.c", CFile::modeRead,NULL ) ;read_new_file.Open("new_py_gb.txt", CFile::modeRead,NULL);write_file.Open( "zhenli.txt", CFile::modeCreate | CFile::modeWrite,NULL ) ;while (read_file.ReadString(my_str)){int i = my_str.Find(",");int j = my_str.Find(",",i);temp_str = my_str.Mid(i + 2, j - 3);CString save_str = temp_str;while (read_new_file.ReadString(tf)){int ll = tf.Find(" ");if (tf.Left(ll) == temp_str){save_str += tf.Right(2);}}write_file.WriteString(save_str );write_file.WriteString("\n");read_new_file.SeekToBegin();}原理就是把所有拼音相同的字组合在一起,这个过程比较慢,需要耐心等待,不要以为程序死掉了,呵呵,生成的zhenli.txt文件如下:a啊阿呵吖嗄腌锕錒e饿哦额鹅蛾扼俄讹阿遏峨娥恶厄鄂锇谔垩锷阏萼苊轭婀莪鳄颚腭愕呃噩鹗屙亚亜亞伪佮侉偔偽僞僫匎匼卾吪呝咢咹哑唖啈啊啐啞噁囐囮垭埡堊堨堮妸妿姶娾娿媕屵岋峉峩崿庵廅悪惡戹搕搤搹擜曷枙椏櫮欸歞歹歺洝涐湂玀珴琧痷皒睋砈砐砨砵硆硪磀礘胺蒍蕚蘁蚅蝁覨訛詻誐諤譌讍豟軛軶輵迗遌遻邑鈋鋨鍔鑩閜閼阨阸隘頞頟額顎餓餩騀鬲魤魥鰐鰪鱷鴳鵈鵝鵞鶚齃齶齾…………zhenli.rar (51.9 KB)3.4又产生一个新问题，里面的字太多了，许多生僻的字连GB2312编码中都没有，这些字对于应用是没有用的，必须剔除，于是：找到GB2312编码的所有汉字啊阿埃挨哎唉哀皑癌蔼矮艾碍爱隘鞍氨安俺按暗岸胺案肮昂盎凹敖熬翱袄傲奥懊澳芭捌扒叭吧笆八疤巴拔跋靶把耙坝霸罢爸白柏百摆佰败拜稗斑班搬扳般颁板版扮拌伴瓣半办绊邦帮梆榜膀绑棒磅蚌镑傍谤苞胞包褒剥GB2312.rar (11.01 KB)为了方便，做进一步的整理，将一个段位的所有字放到一行中：啊阿埃挨哎唉哀皑癌蔼矮艾碍爱隘鞍氨安俺按暗岸胺案肮昂盎凹敖熬翱袄傲奥懊澳芭捌扒叭吧笆八疤巴拔跋靶把耙坝霸罢爸白柏百摆佰败拜稗斑班搬扳般颁板版扮拌伴瓣半办绊邦帮梆榜膀绑棒磅蚌镑傍谤苞胞包褒剥薄雹保堡饱宝抱报暴豹鲍爆杯碑悲卑北辈背贝钡倍狈备惫焙被奔苯本笨崩绷甭泵蹦迸逼鼻比鄙笔彼碧蓖蔽毕毙毖币庇痹闭敝弊必辟壁臂避陛鞭边编贬扁便变卞辨辩辫遍标彪膘表鳖憋别瘪彬斌濒滨宾摈兵冰柄丙秉饼炳read_file.Open( "gb2312.txt", CFile::modeRead,NULL ) ;write_file.Open( "gb2312_new.txt", CFile::modeCreate | CFile::modeWrite,NULL ) ;int i = 0;while (read_file.ReadString(my_str)){if (my_str == ""){continue;}i++;tf += my_str;if (i == 6){write_file.WriteString(tf);write_file.WriteString("\n");i = 0;tf = "";}}gb2312_new.rar (471 Bytes)3.5对比GB2312中有的汉字，依次查找zhenli.txt中的每个汉字是否是有效的，在这里我做了个假设，如果一个拼音下的某个汉字不存在，z则其后的汉字也不存在，即e饿哦额鹅蛾扼俄讹阿遏峨娥恶厄鄂锇谔垩锷阏萼苊轭婀莪鳄颚腭愕呃噩鹗屙亚亜亞伪佮侉偔偽僞僫匎匼卾吪呝咢咹哑唖啈啊啐啞噁囐囮垭埡中，“亜”不存在，则其后的字都剔除，这样是合理的，以为即使某个字存在，他的拼音现在也不用了read_file.Open( "gb2312_new.txt", CFile::modeRead,NULL ) ;read_new_file.Open("zhenli.txt", CFile::modeRead,NULL);write_file.Open( "valid_chinese.txt", CFile::modeCreate | CFile::modeWrite,NULL ) ;CString gb2312_buffer="";while (read_file.ReadString(my_str)){gb2312_buffer+=my_str;}while (read_new_file.ReadString(my_str)){int i = 0;char * p_str = my_str.GetBuffer(0);CString used_in_str="";/* 去掉行首的拼音*/while (!(*p_str & 0x80)){p_str++;i++;}used_in_str = my_str.Left(i);temp_str = my_str.Right(my_str.GetLength()-i);for (i = 0;i < temp_str.GetLength();i++,i++){tf = temp_str.Mid(i,2);/* 在GB2312的文件中查找是否存在*/if (-1 == (gb2312_buffer.Find(tf))){/* 没发现此字,则认为后续的字都不存在*/write_file.WriteString(used_in_str);write_file.WriteString("\n");break;}used_in_str+=tf;}}生成的文件为a啊阿呵吖嗄腌锕e饿哦额鹅蛾扼俄讹阿遏峨娥恶厄鄂锇谔垩锷阏萼苊轭婀莪鳄颚腭愕呃噩鹗屙m呒n嗯o哦喔噢…………附件valid_chinese.rar (13.49 KB)2008-5-25 10:28, 下载次数: 843.6将valid_chines.txt中的格式向py_file.txt中的格式靠拢read_file.Open( "py_file.txt", CFile::modeReadWrite,NULL ) ;read_new_file.Open("valid_chinese.txt", CFile::modeRead,NULL);write_file.Open("new_py_file.txt", CFile::modeWrite | CFile::modeCreate,NULL);while (read_new_file.ReadString(my_str)){int i = 0;char * p_str = my_str.GetBuffer(0);CString used_in_str="";/* 去掉行首的拼音 */while (!(*p_str & 0x80)){p_str++;i++;}used_in_str = my_str.Right(my_str.GetLength() - i);/* 将第一个字去py_file.txt中寻找,找到后将本字符串替换到文件中 */tf = used_in_str.Left(2);CString ss;read_file.SeekToBegin();while (read_file.ReadString(ss)){if (ss.Find(tf) != -1){/* 找到第一个"位置 */CString new_ss = ss.Left(ss.Find("\"") + 1);new_ss += used_in_str;new_ss += "\"};\n";write_file.WriteString(new_ss);break;}}}但发现有一个新问题，依照上面的算法，如果多音字在行首，则会出现下面的问题：比如：在valid_chinese.txt中hai还海害咳氦孩骇咳骸亥嗨醢胲侅咍咴嗐嚡塰拸欬烸猲絯還郂酼閡阂頦颏餀饚駭駴liao了料撩聊撂疗廖燎辽僚寥镣潦钌蓼尥寮缭獠鹩嘹佬僇劳勞嫽尞尦屪嵺嶚嶛廫憀憭摎敹暸樛漻炓爎爒璙療瞭窷竂簝繚膋膫蟉蟟蟧豂賿蹘蹽轑遼鄝釕鏐鐐镠镽飂飉髎鷯chang长唱常场厂尝肠畅昌敞倡偿猖裳鲳氅菖惝嫦徜鬯阊怅伥昶苌娼仧倀倘僘償儻兏厰嘗嚐場塲尙尚廠悵晿暢棖椙淌淐焻玚琩瑒瑺瓺甞畼脹腸膓萇蟐裮誯鋹鋿錩鏛锠長镸閶闛韔鯧鱨鲿鼚而在py_file.txt中const char PY_mb_huan[] ={"欢还环桓缓幻宦唤换涣患焕痪豢"};这样就可能将huan变为hai，幸亏这样的情况只有以上三个，所以手工调整一下即可还有一个特例就是“揣”的拼音需要特殊考虑，得到的文件如下：new_py_file.rar (13.9 KB)最后，就是再整理了，/* 按照数字的顺序重新排列数据 */read_new_file.Open("final-1.txt", CFile::modeRead,NULL);write_file.Open("final-2.txt", CFile::modeWrite | CFile::modeCreate,NULL); CString str2="",str3="",str4="",str5="",str6="",str7="",str8="",str9="";while (read_new_file.ReadString(my_str)){char * left_char = my_str.GetBuffer(0);left_char += 2;my_str += "\n";switch(*left_char){case '2':str2 += my_str;break;case '3':str3 += my_str;break;case '4':str4 += my_str;break;case '5':str5 += my_str;break;case '6':str6 += my_str;break;case '7':str7 += my_str;break;case '8':str8 += my_str;break;case '9':str9 += my_str;break;default:break;}}write_file.WriteString(str2);write_file.WriteString(str3);write_file.WriteString(str4);write_file.WriteString(str5);write_file.WriteString(str6);write_file.WriteString(str7);write_file.WriteString(str8);write_file.WriteString(str9);目的是将拼音按数字顺序重新排列，以加快搜索速度{"2","a",(char *)PY_mb_a},{"2","b",(char *)PY_mb_bu},{"2","c",(char *)PY_mb_ca},{"24","ai",(char *)PY_mb_ai},{"26","an",(char *)PY_mb_an},{"26","ao",(char *)PY_mb_ao},{"22","ba",(char *)PY_mb_ba},{"24","bi",(char *)PY_mb_bi},{"26","bo",(char *)PY_mb_bo},{"28","bu",(char *)PY_mb_bu},{"22","ca",(char *)PY_mb_ca},{"23","ce",(char *)PY_mb_ce},{"24","ci",(char *)PY_mb_ci},{"28","cu",(char *)PY_mb_cu},{"264","ang",(char *)PY_mb_ang},{"224","bai",(char *)PY_mb_bai},{ final-1.rar (2.28 KB)final-2.rar (2.44 KB)最后，就是按照输入的数字顺序，遍历数组，得到相应的拼音和汉字串，我就不多啰嗦了，明天到单位，我把真实的终端拍个照片发上来给大家看一下。
总结k210 draco手写体识别rt-ak实验的重要发现和成果
总结k210 draco手写体识别rt-ak实验的
重要发现和成果
K210 Draco手写体识别RT-AK实验是一项针对手写数字识别的研究，该实验使用了K210芯片和Draco编码器进行训练和推理。
实验的重要发现和成果如下：
高效性能：通过使用K210芯片和Draco编码器，实验实现了高效的实时手写数字识别。
这为在嵌入式设备和移动应用中实现实时手写识别提供了可能。
模型压缩：使用Draco编码器对模型进行压缩，可以显著减小模型的大小，同时保持较高的识别精度。
这有助于在资源有限的设备上部署手写数字识别系统。
低功耗：由于K210芯片的低功耗特性，使得整个识别系统在运行时具有较低的能耗，延长了设备的续航时间。
鲁棒性：实验结果显示，该系统对不同风格的手写数字具有较强的鲁棒性，能够在实际应用中应对各种书写风格的数字。
扩展性：由于K210芯片的通用性，该手写数字识别方
法可以很容易地扩展到其他类型的任务，如手写字符识别、手写文字识别等。
高准确率：实验结果表明，使用K210芯片和Draco编码器的手写数字识别方法具有较高的识别准确率，能够满足实际应用的需求。
实时性：通过优化算法和硬件实现，实验实现了快速的实时手写数字识别，为用户提供了流畅的使用体验。
综上所述，K210 Draco手写体识别RT-AK实验的重要发现和成果包括高效的实时性能、模型压缩、低功耗、鲁棒性、扩展性、高准确率和实时性。
这些发现和成果为在嵌入式设备和移动应用中实现高效、实时的手写数字识别提供了有力支持。
手写数字识别技术研究与实现
手写数字识别技术研究与实现随着科技的不断进步，人们的生活已经越来越离不开数字技术。
数字的出现使得人们的沟通变得更加方便快捷，数据的存储也变得更加便捷和安全。
然而，要让计算机能够真正地理解我们的数字需要一些特殊的技术。
手写数字识别技术正是其中之一。
一、手写数字识别技术手写数字识别技术是计算机视觉领域的一个重要应用。
其目的在于通过计算机对人类手写数字进行识别，实现计算机对人类数字信息的真正理解。
这个技术应用十分广泛，例如银行的手写数字支票识别、签名检测、数码相机的图像处理等。
通过手写数字识别技术，计算机能够自动化地分析和理解手写数字，有效提高了信息的处理和利用效率。
二、手写数字识别技术实现的主要方法1. 基于图像处理技术的方法基于图像处理的方法是一种较为常见的手写数字识别技术实现方法。
其基本思路是：将手写数字进行数字化图像处理，然后再对数字化图像进行进一步处理和分析，从而实现数字的识别。
首先，这种方法需要将手写数字进行图像化处理。
中文手写数字是由一系列的笔画和连接部分组成的，通过图像处理技术可以将这些笔画和连接部分变成数字化的线条。
然后可以通过特定的算法，将这些数字化线条进一步处理，从而提取出手写数字的特征。
最后，通过比较和匹配，就可以得到最终的数字识别结果。
2. 基于神经网络的方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络的手写数字识别技术也开始逐渐流行起来。
其基本思路是：将手写数字转化为图像形式后，通过训练神经网络模型进行学习，达到识别数字的目的。
神经网络模型本质上是一个数学模型，具有强大的计算能力和学习能力，可以通过误差反向传播算法进行训练。
在这种方法中，首先需要对手写数字进行图像化处理，形成数字化的二值图像。
随后，通过训练神经网络模型，将数字化的二值图像分为哪些数字区域，并通过多次训练来提取数字的特征。
最后，通过比较和分类，得到数字的最终识别结果。
三、手写数字识别技术的应用手写数字识别技术的应用非常广泛。
手写字符识别技术的发展及应用
手写字符识别技术的发展及应用近年来，随着人工智能技术的飞速发展，手写字符识别技术得到了广泛的应用。
手写字符识别技术是一种将手写文本转换成计算机可读的数字化形式的技术。
它可以在各种应用领域中发挥作用，如OCR技术、自然语言处理、智能体验和人机交互等等。
在本文中，我们将探讨手写字符识别技术的发展历程和应用。
一、手写字符识别技术的发展历程手写字符识别技术最初是在20世纪70年代开发出来的。
那时，这项技术主要用于银行和邮政业务中的支票和邮政编码识别。
其中，最主要的挑战是提高准确率和扩展识别的范围。
在20世纪80年代和90年代，手写字符识别技术取得了很大的进展。
利用机器学习和神经网络等技术，研究人员能够处理更复杂的语言和手写文本，并在从信封地址到车牌号码的大量应用案例中实现了高效的识别率。
21世纪初，随着移动设备和智能手机的普及，手写字符识别技术又得到了快速发展。
通过使用各种技术，如支持向量机和卷积神经网络等算法来训练模型和识别手写文本，实现了更加精确和高效的手写字符识别技术。
二、手写字符识别的应用手写字符识别技术已经得到广泛应用。
在学术界和商业领域中，它已经成为必备的工具。
下面我们来看一些实际的应用案例。
1、OCR技术OCR识别，全称为“Optical Character Recognition”，即光学字符识别。
这是一种传统的手写字符识别技术，主要应用于数字化文本工作和归档文件管理。
通过将手写或印刷文本的图像转化为计算机可以理解的文字，OCR技术使人们能够处理大量文本数据和清晰无误地存档。
2、数字录入手写字符识别技术也被广泛应用于数字录入方面。
在许多行业中，包括金融、教育和医疗健康等领域，手写字符识别技术的应用可以将纸笔记录的数据转换成电子数据，节省时间和人力资源。
这项技术广泛应用于电子病历、会计和税务处理、学生考试等方面。
3、自然语言处理手写字符识别技术还可以应用于自然语言处理领域。
该技术可以在各种数据集和翻译平台上运用。
《2024年基于嵌入式系统的蒙古文扫描翻译笔相关技术研究》范文
《基于嵌入式系统的蒙古文扫描翻译笔相关技术研究》篇一一、引言随着科技的飞速发展，嵌入式系统在各个领域得到了广泛应用。
其中，基于嵌入式系统的蒙古文扫描翻译笔作为一种集成了扫描、识别和翻译功能的便携式设备，对于促进蒙古族地区的信息交流和文化传播具有重要意义。
本文旨在研究基于嵌入式系统的蒙古文扫描翻译笔的相关技术，以期为相关领域的研究和应用提供参考。
二、嵌入式系统概述嵌入式系统是一种专为特定应用而设计的计算机系统，具有体积小、功耗低、可靠性高等特点。
在蒙古文扫描翻译笔中，嵌入式系统主要承担着扫描、识别和翻译等任务，是整个设备的核心。
嵌入式系统的发展为蒙古文扫描翻译笔的实现提供了技术支持和保障。
三、蒙古文扫描技术蒙古文扫描技术是蒙古文扫描翻译笔的基础。
该技术通过高精度的扫描设备将蒙古文文献或手写文字转化为数字信号，以便后续的识别和翻译处理。
为了提高扫描的准确性和效率，需要采用高精度的光学传感器和图像处理算法。
此外，针对蒙古文字符的特殊形状和结构，还需要进行专门的字符分割和识别算法研究。
四、蒙古文识别技术蒙古文识别技术是实现蒙古文扫描翻译笔的关键。
该技术通过机器学习、深度学习等算法对扫描得到的图像进行识别，将图像中的蒙古文字符转化为计算机可识别的数字信息。
为了提高识别的准确性和效率，需要采用大量的蒙古文训练样本和优化算法。
此外，针对蒙古文字符的多样性、复杂性和相似性等特点，还需要进行专门的特征提取和模型优化研究。
五、蒙古文翻译技术蒙古文翻译技术是实现蒙古文扫描翻译笔的重要功能之一。
该技术通过自然语言处理、机器翻译等技术将识别的蒙古文字符转化为其他语言或进行语义分析。
为了提高翻译的准确性和流畅性，需要采用多语言翻译模型和语义理解模型。
此外，针对蒙古文语言的特性和文化背景，还需要进行专门的翻译规则和语料库建设。
六、嵌入式系统设计与实现在嵌入式系统设计与实现方面，需要综合考虑硬件和软件的设计与优化。
硬件方面需要考虑处理器、存储器、电源等设备的选择和配置，以满足设备的性能和功耗要求。
手写数字识别技术
手写数字识别技术在数字化时代，我们几乎每天都与数字打交道，但是数字本身却是无感的。
如果能够将手写数字识别成为数字，就能够更方便地处理和应用数字，这就需要手写数字识别技术。
本文将从手写数字识别技术的背景、应用场景以及技术原理三个方面进行介绍。
一、手写数字识别技术的背景随着智能科技的不断发展，数字化时代已经来临。
我们生活中的许多方面都已经数字化，如在线购物、移动支付、社交媒体等。
数字化让我们的日常生活更加便捷。
数字和文字都是最基本的载体，数字被广泛应用在了各个领域中。
但是，人们要经常进行手写数字的识别，这有时候会让人感到麻烦。
为了避免这一点，我们需要依赖一种手写数字识别技术，来将手写数字转化为数字。
二、手写数字识别技术的应用场景手写数字识别技术的应用场景非常广泛，例如：手写草稿、填写表单、快递单号、签名等。
在医疗领域，医生在诊断中也需要写数字或标志，而这些数字往往都会影响到治疗结果，如果能将数字快速转成电子文本进行计算，那对医生和患者双方都会非常有利。
此外，手写数字识别技术还被广泛用于金融、商业、教育等领域。
例如，在金融领域，银行工作人员需要在客户身份证和银行卡上进行手写数字的校验和识别。
当然，还有一个相对比较特别的应用场景是，手写数字识别技术可以用来识别各种艺术字或字体，从而在图像识别上实现更高的精度。
三、手写数字识别技术的技术原理手写数字识别技术大致分为两种方法，一种是离线手写数字识别，另一种是在线手写数字识别。
离线手写数字识别通常是将手写数字的图片先存储下来，然后再将其进行特征提取和分类识别。
其中，特征提取往往会通过图像处理和数学方法来实现。
比如，可以通过数字的轮廓、笔画粗细、曲线等图像特征，将手写数字的图像信息进行统计和分析，从而达到数字的识别准确率。
另一种在线手写数字识别则是将手写数字的图像进行实时预处理，之后通过动态特征识别技术来实现。
在线手写数字识别通常会采用动态矢量跟踪技术，使得手写数字的笔画轨迹被记录下来。
手写体识别技术的原理和应用
手写体识别技术的原理和应用随着数字化时代的发展，手写体逐渐被计算机所代替，但在某些场景下，手写字依然是不可替代的，例如签名、笔记等。
在这些场景下，手写体识别技术可以将手写笔记转化为电子文件，实现更方便的管理和应用。
本文将介绍手写体识别技术的原理和应用。
一、原理手写体识别技术基于机器学习和人工智能算法，通过对手写字的形式、结构、笔画等特征进行分析和识别，实现将手写笔记转化为电子文件的功能。
手写体识别技术的核心是数字化，将手写字转化为数字形式。
数字化的过程包括三个步骤：采集、预处理和识别。
首先，通过数字笔、平板电脑等手写输入设备进行字迹采集。
然后，将采集的笔记进行预处理，包括对噪声、干扰、倾斜等进行处理，以提高识别精度。
最后，通过机器学习和人工智能算法，对预处理后的笔记进行分析、识别和翻译。
手写体识别技术的主要算法包括统计学习、神经网络、支持向量机等。
其中，神经网络是应用最广泛的手写体识别算法。
神经网络模拟人脑的学习过程，通过多层简单的神经元单元进行信息的传递和处理，从而实现对手写字的认知和识别。
二、应用手写体识别技术的应用范围非常广泛，主要体现在以下几个方面：1. 笔迹分析笔迹分析是手写体识别技术最主要的应用之一。
实现对手写字的形式、结构、笔画等特征分析，通过笔迹分析技术，可以实现手写签名、手写输入等的数字化处理。
2. 文字识别手写体识别技术也可以应用于文字识别。
通过对手写字的特征分析和识别，实现对手写文档的电子化处理，减少文字识别的工作量和错误率。
3. 数据管理手写体识别技术可以将手写笔记转化成电子文件，实现更方便的管理和应用。
例如，在教育领域中，可以将学生书写的笔记、试卷等转化为电子文件进行存储和管理，实现更方便的查阅和利用。
4. 安全认证手写签名、手写密码等在安全认证中得到广泛应用，手写体识别技术可以实现更加安全和便捷的认证方式。
例如，在银行领域中，可以通过手写体识别技术实现对客户签名的认证和存储，提高银行服务的安全性和效率。
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〉嵌入式手写识别技术（1）
随着科技进步和全球信息交流的扩大，目前个人便携数字移动产品迅速发展，从1999 年到2000 年，中国PDA产品市场迅猛发展，在短短的一年间膨胀到100万台的市场规模。
随着市场的成熟和人们信息需求的提高，小体积大屏幕的PDA配备手写笔是必然趋势，而中文手写输入成了PDA最吸引人的功能，所以当前PDA的竞争已演化成中文手写识别技术的竞争。
紫光文通看准了PDA手写输入软件的巨大商机，利用其中文手写辨识核心技术的领先优势，积极努力为各种PDA提供中文输入系统。
目前紫光文通开发的应用于PDA的中文手写识别软件拥有极其强大的辨识核心。
它对于一般书写的正确识
别率高达98%以上，尤其令人叹服的是，它可以轻松实现连笔识别，即使面对比较零乱的草笔字，也能精准地辨认出来，真正达到"笔笔都得意"的理想境界。
其软件的识别范围包括中文简体、中文繁体、英文、数字及各种符号，充分显示其"火眼金睛" 般的识别威力。
识别率一直是中文手写产品的核心与关键，紫光文通凭借清华大学强大的研发实力，及十余年在模式识别领域的潜心研究，其手写产品的识别率均已趋于成熟。
但由于PDA 的处理器速度远远低于传统PC的CPU始终限制着中文手写识别软件在PDA上的应用，现在文通在原有理论
的基础上利用一套全新的算法成功地表开发出适合PDA的小核高识别率的嵌入式手写识别软件。
另外，这套软
件可与多种操作系统挂接及配合多种CPU芯片。
目前PDA的书写区域相对都很窄，为彻底解决用户中文输入的难题，文通提出了一个全新的输入概念，全
屏幕的手写输入环境，实时切分，实时识别，字间笔迹可交叉。
"全屏幕"书写方式，可以让用户在屏幕的任一位置书写中文，挥洒自如却无空间限制，使人们在信息时代又找回笔走龙蛇的古韵；而"双格" 书写方式，完全改变以往单格书写时等待时间长的不足，能让用户连续快速地输入中文，在分秒必争的竞争社会中处于领先地位。
紫光文通长期至力与模式识别的研究，在OCR及手写识别方面都有较大的技术优势，凭借此优势文通一直
把开发最理想的输入方式作为自己的目标。
清华紫光文通嵌入式识别技术
♦嵌入式手写输入系统：
★识别能力强：连笔书写识别能力更强，对书写无笔顺限制，工整字书写识别率极高。
★全屏幕连续输入：
全屏幕的手写输入环境，实时切分、实时识别，字间笔迹可交叉，输写更加自由，可连续不间断书写、无需等待，效率更高，速度更快，方式更自然。
★智能笔触控制：
自动智能判断笔触控制的各种状态：手写输入与光标移动及文字编辑的各种状态。
★识别范围广：
可识别中文（简体6763+繁体5401），另外包括常用通俗异体简化字百种以上及数字；英文；符号。
★识别核心精巧，占用资源少：整
个系统只占用500--700KB 空间。
★挂接灵活：
可与多种操作系统挂接，可配合多种CPU芯片。
♦嵌入式ocR rn别系统
利用数字移动产品的摄相设备把图像记录下来，再通过OCR目前已十分成熟的版面分析及超强的识别
核心对各种图像信息加以识别，变成可编辑的材料，最终可通过无线网络进行即时传递，也可配和翻译软件对材料进行翻译。
文通手写软件，手写输入更轻松
据权威部门统计，2000 年计算机销售比1999 年增长超过50％。
随着目前计算机已大量走人家庭，键盘汉字输入越来越" 不合时宜" 。
因为许许多多的来自普通家庭的用户对计算机的使用并不很熟练，要让这些用户再掌握一门编码的汉字输入方法就更难了。
相对于键盘输入方式，电脑笔输入是一种"直接" 方式，
因为屏幕上显示的和输入者写的字具有同样的结构。
电脑笔输入是人们在纸上书写汉字方式在电脑上的直接延伸，它更为自然、更符合普通中国人的书写习惯，可以有效降低普通用户使用电脑的门槛。
据在最近全国范围内的大规模的调查显示：手写输入是最被认可、最愿意接受的汉字输入方式。
不但是电脑笔越来越普遍，电脑笔用户的层次也越来越高：经理阶层、大学教授、学者、医生 ...........
这些"文化人"对手写输入的需求也越来越大。
汉字自发明以来，经历了甲骨文、篆、隶，楷、行、草等发
展阶段，其中后四种字体都还有大量的使用人群和爱好者。
由于汉字独特的审美性，许多"文化人" 还把写
好字作为体现其自身修养水平的一种标志，一笔一划都"有章有法" 。
可以说新版的文通笔软件充分体现了"
以人为本，服务大众" 的思想。
我们知道，手写输入是为了弥补键盘输入的空白而出现的。
她避免了键盘输入法因拆字不习惯、发音不准造成键盘的重复输入，又不会造成写作时那若隐若现的一丝灵感变得荡然无存。
她在某种程度上说，是一种两全的产品，既可以满足那种走笔如云的感觉，又可以一次性输入文字，成为电子文件。
文通笔软件产品，具有如下特点：
* 识别率最高：最新的识别核心，识别率再次提高，达到99.3 ％，并配合目前最好的多字切分技术，可流畅的连笔书写，随意的倒插笔书写，完全尊重您的书写习惯，让您惊讶于文通笔的智慧。
* 多识别核心：根据计算机的档次和识别要求不同，选择不同的识别核心。
* 修改方便、快捷：文通笔可作到记忆每个输入字符，如需修改只需光标一点，该字符的各种信息将自动浮现，方便、快捷。
* 智能学习技术：单字学习、词组添加、字符串学习紧密集成，学习更容易。
根据用户的书写习惯，智能
学
习用户笔迹，不断提高识别率。
* 界面优化：可进行全屏（大量文字输入）、双窗口（简单模式）等多种输入方式。
* 输入速度快：识别核心小，识别速度快。
* 用户词库：用户可以将自己常用的词汇添加到自己的词库中，也可以用特殊符号代替词组。
* 多种联想方式：有同音字、前后联想、词组联想和动态联想等多种联想方式。
*自在联想方式促进输入速度：当用户需要时，随时提供候选字和联想字，有单字联想、多字联想、同音字联想、前后联想及动态联想等。
*完全兼容：广泛适用于Windows各种应用软件：对于当前大量使用软件，如WPSWord Excel 'PowerPoint、Lotus、
SmartSutie、WordPerfect、Photoshop、Internet 、Netscape 及各种Email 软件等，用户可结合紫光笔运用自如。
即可以使用键盘输入的地方，均可使用。
*兼容鼠标：鼠标与笔智能切换，在Windows环境下，手写笔按键功能与鼠标完全兼容，可直接使用，不
需要切换。
原来文通笔手写输入软件的每一次升级，主要是在用户使用方便性和识别率两个方面不断改善。
新版的文通笔4.0在技术上同样取得了新的突破，在识别率，全屏多字输入及切分等关键技术上都有重大突破，真正使用户达到随心所欲的境界，而且识别率进一步提高，识别核心也越做越小，识别速度大大提高。
与同类产品的比较
综上所述，新版文通笔使得汉字输入变得真正简单、方便，能充分满足各层次的人的需要，是最值得
用户选择的手写输入方案。