第11讲印刷体汉字的分类和识别
中文印刷体文档识别技术
中文印刷体文档识别技术第1章绪论1.1 中文印刷体文档识别基本原理1.2 中文印刷体文档识别研究现状1.2.1 印刷体文档的汉字识别1.2.2 印刷体文档的公式识别1.2.3 印刷体文档的表格识别1.3 中文印刷体文档识别中的难点第2章中文印刷体文档图像预处理2.1 中文印刷体文档图像采集2.1.1 文档图像采集2.1.2 文档图像显示2.1.3 文档图像格式2.2 中文印刷体文档图像特点2.3 二值化处理2.3.1 图像灰度化2.3.2 图像二值化2.4 平滑去噪2.4.1 邻域平均法2.4.2 中值平均法2.4.3 噪声直接去除法2.5 倾斜校正2.5.1 图像倾斜检测2.5.2 图像倾斜校正第3章版面分析3.1 版面结构3.2 版面分析方法3.2.1 基于连通域的版面分析方法3.2.2 二分法3.2.3 基于组合特征的版面分析方法3.2.4 基于神经网络的版面分析方法3.2.5 基于最近邻连接强度和行列可信度的版面分析方法3.3 版面理解3.3.1 文字区域3.3.2 图片区域3.3.3 表格区域3.3.4 版面结构表示与存储3.4 版面重构第4章印刷体汉字识别4.1 文本区域预处理4.1.1 文本增强4.1.2 字符分割4.1.3 字符细化4.1.4 字符归一化4.1.5 文本区域处理效果图4.2 印刷体汉字的特征提取4.2.1 印刷体汉字的统计特性4.2.2 印刷体汉字的常用特征4.3 印刷体汉字识别的实现方式第5章公式的定位与提取5.1 印刷体文档公式的特点5.2 基于投影的公式定位和提取5.2.1 独立行公式的定位5.2.2 内嵌公式的定位5.3 基于Parzen窗的独立行公式定位和提取5.3.1 待分类文本行的特征数据提取5.3.2 Parzen窗方法5.3.3 公式定位与提取效果5.4 基于字符宽度中心矩的公式定位和提取5.4.1 文本区域基本数据获取5.4.2 含公式的文本行提取5.4.3 文本行中公式判别5.4.4 独立行公式的定位5.4.5 内嵌公式的定位5.4.6公式定位与提取效果5.5 基于汉字拒识的内嵌公式定位和提取5.5.1 内嵌公式的定位5.5.2 公式定位与提取效果第6章公式字符分割与识别6.1 公式字符的特点6.2 公式字符的分割6.2.1 基于轮廓跟踪的字符分割6.2.2 基于连通域的字符分割6.3 公式字符的识别6.3.1 公式字符图像预处理6.3.2 基于模板匹配的公式字符识别6.3.3 基于特征的公式字符识别6.3.4 印刷体公式字符识别的实现6.3.5 公式字符识别方法第7章公式结构分析与表示7.1 公式结构分析的难点7.1.1 数学运算符的模糊性7.1.2 符号的上下文敏感性7.1.3 表示习惯的差异性7.1.4 公式的复杂性7.1.5 公式的多行结构7.2 公式结构分析前的字符预处理7.3 公式结构分析方法7.4 公式结构表示方法7.4.1 公式的典型表示方法7.4.2 实验结果第8章图表处理8.1 文档中图形图像的表示与处理8.1.1 游程压缩8.1.2 霍夫曼编码压缩8.1.3 算术压缩方法8.1.4 Rice压缩方法8.1.5 LZW压缩方法8.2 文档中表格的分析与识别8.2.1 表格预处理8.2.2 表格直线提取8.2.3 表格结构分析8.2.4 表格字符提取与识别第9章中文印刷体文档识别软件HEUOCR的设计与实现9.1 应用程序框架的构建9.1.1 框架风格9.1.2 数字图像处理类9.2 文档图像预处理9.2.1 图像灰度化9.2.2 图像平滑滤波9.2.3 图像阈值分割9.3 文档图像版面分析9.3.1 基本连通域提取9.3.2 基本连通域分析9.4 文本汉字识别9.4.1 字符分割9.4.2 字符识别9.5 公式识别9.5.1 公式定位9.5.2 公式字符分割9.5.3 公式字符特征提取9.5.4 公式字符识别9.5.5 公式结构分析。
楷书、小篆、隶书、行书、草书字体的鉴别.ppt
• 楷（真、正）书——钢笔字，字体方正， 规矩严整
小篆
• 小篆——其笔画复杂，形式奇古，而且可 以随意添加曲折 ，字体略长，笔画线条圆 称，富有图案美
隶书
• 隶书——是汉字中常见的一种庄重的字体, 书写效果略微宽扁,横画长而直画短,呈长方 形状,讲究“蚕头雁尾”、“一波三折”， 平整对称，整齐安定。
行书
• 行书——在点画的各种形态上都表现得较
为明显，较放纵流动，近于草书的称行草 ， 飞洒活泼
草书
• 草书——特点是结构简省、笔画连绵 ，变 化丰富，奔放跃动，其比行草挥洒，一般 难以辨认
• 9、春去春又回，新桃换旧符。在那桃花盛开的地方，在这醉人芬芳的季节，愿你生活像春天一样阳光，心情像桃花一样美丽，日子像桃子一样甜蜜。 2020/12/112020/12/11Friday, December 11, 2020
•
THE END 17、一个人如果不到最高峰，他就没有片刻的安宁，他也就不会感到生命的恬静和光荣。2020/12/112020/12/112020/12/112020/12/11
谢谢观看
。2020年12月11日星期五2020/12/112020/12/112020/12/11
• 15、会当凌绝顶，一览众山小。2020年12月2020/12/112020/12/112020/12/1112/11/2020
• 16、如果一个人不知道他要驶向哪头，那么任何风都不是顺风。2020/12/112020/12/11December 11, 2020
• 10、人的志向通常和他们的能力成正比例。2020/12/112020/12/112020/12/1112/11/2020 12:22:51 PM • 11、夫学须志也，才须学也，非学无以广才，非志无以成学。2020/12/112020/12/112020/12/11Dec-2011-Dec-20 • 12、越是无能的人，越喜欢挑剔别人的错儿。2020/12/112020/12/112020/12/11Friday, December 11, 2020 • 13、志不立，天下无可成之事。2020/12/112020/12/112020/12/112020/12/1112/11/2020
汉字的识别与运用
汉字的识别与运用汉字是我国的传统文字，具有悠久的历史和深厚的文化底蕴。
汉字的识别和运用对于我们来说非常重要，是我们进行有效交流和有效表达的基础。
本文将从以下几个方面来探讨汉字的识别和运用。
一、汉字的基本结构和特点汉字可以分为象形字、指事字、会意字、形声字、转注形和简化字等，其基本结构由“部首+笔画”组成。
汉字的特点是形似、音近、意合，汉字之间有着深厚的历史和文化联系，同时还能反映出不同的社会文化和语言背景。
二、汉字的识别方法1. 视觉识别法汉字的识别方法主要是通过视觉的方式进行识别。
在视觉识别的过程中，我们需要注意事项和方法：要认真辨认每一个部分和笔画，全面理解字的内涵和外延，避免急于求成和草率从事。
2. 语境识别法在现实生活中，我们还可以通过语境来帮助我们识别和理解字词的含义。
比如通过上下文、背景信息、语气、语调等来推断掌握汉字的含义。
三、汉字的运用1. 汉字的书写在日常生活中，汉字是我们最常用的书写方式之一。
汉字的书写具有规范性和美观性，我们要注意笔画的正确、优美和流畅，并且也要掌握一些书法常识和技巧，如气势、笔法、墨水、排版等。
2. 汉字的阅读除了书写外，我们在日常生活中还需要从各种文字和语境中识读汉字，并通过阅读理解文字信息的含义。
我们需要注意理解意思、把握重点、推断信息以及理解汉字在语境中的作用和功能等。
3. 汉字的应用在现实生活中，汉字的应用范围非常广泛，包括广告、宣传、新闻、出版、教育、科技等领域。
因此，我们在学习和掌握汉字的同时，也需要充分理解其应用和功能，以便更好地应对现实生活中的各种场景。
结语：汉字是中华民族的瑰宝，具有重要的历史和文化意义，同时对于我们掌握有效的交流和表达也具有极为重要的作用。
在认真学习和掌握汉字识别和运用的过程中，我们不仅需要遵循规范和纪律，更要具备良好的思维能力、语言能力和表达能力，以便更好地应对现实生活中的各种挑战。
印刷体汉字和分类和识别共49页PPT
印刷体汉字和分类和识别
26、机遇对于有准备的头脑有特别的 亲和力 。 27、自信是人Байду номын сангаас的核心。
28、目标的坚定是性格中最必要的力 量泉源 之一， 也是成 功的利 器之一 。没有 它，天 才也会 在矛盾 无定的 迷径中 ，徒劳 无功。- -查士 德斐尔 爵士。 29、困难就是机遇。--温斯顿．丘吉 尔。 30、我奋斗，所以我快乐。--格林斯 潘。
46、我们若已接受最坏的，就再没有什么损失。——卡耐基 47、书到用时方恨少、事非经过不知难。——陆游 48、书籍把我们引入最美好的社会，使我们认识各个时代的伟大智者。——史美尔斯 49、熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。——孙洙 50、谁和我一样用功，谁就会和我一样成功。——莫扎特
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。
第11讲印刷体汉字的分类和识别
•c
•a
•c
•b
•c
•Ed(0,0)= •Ed(1,0)= •Ed(2,0)= •Ed(3,0)= •Ed(4,0)= •Ed(5,0)=
0
1
2
3
4
5
•a
•Ed(0,1)= 1
•Ed(1,1)= 1
•Ed(2,1)= 1
•Ed(3,1)= 2
•Ed(4,1)= 3
•Ed(5,1)= 4
•b
•Ed(0,2)= 2
（1）非负性：d(x,y)0，
当且仅当y=x时，等号成立;
（2）对称性：d(x,y)= d(y ,x)；
（3）三角不等式：
d(x,y)d(x,z)+d(z,y)
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常用距离
曼哈顿街区距离, 欧氏距离 切比雪夫(Chebychev)距离 s阶闵可夫斯基（Minkowski）距离 马氏(Mahalanobis)距离, Camberra距离 编辑距离和演化距离
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印刷体汉字的识别
在选取特征之后，需要选择或寻找适当 的判别准则来判断待识字的特征与哪一 个类别的特征最近。常用准则有两类：
（1）基于距离的识别准则 （2）基于相似度的识别准则
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基于距离的识别准则
距离的数学定义 常用距离 距离计算举例:例1，例2
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距离的数学定义
距离是满足如下三条公理的二元函数：
汉字识别通常都要对汉字做一级或多级 分类，然后再细分判别，从而大大提高 识别效率。
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印刷体汉字分类的基本要求
粗分类的正确分类率和分类稳定性要高 。文字识别是先粗分类，然后再细分。 粗分类的正确与否会影响到后面的识别 。
粗分类的速度要快。这要求分类的算法 简单，同时要求分在各个类别中的汉字 的数目比较平均，从而提高分类的效率 。•返回
印刷体文字识别方法研究
西北工业大学硕士学位论文印刷体文字识别方法研究姓名：张炜申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：赵荣椿19990301摘要《文字楚人类茨怠交滚爨垂簧手段，印别然汉字鼋｝：｛裂霹以有效黥提高印刷资料的录入速度，它的突破会极大的促进全球的信息化进程。
本文逶邋对国内拜多静文字谬剩方法静深入磅究，结合爨】麓蒋汉字静自身特点，提出了一种多级分类的综合统计识别方法。
经过实验，取、得了令人满意的效采。
Ｐ＿，一一／一般的文字谚｛别系绞出预处理、特征提取、模式匹配和后处理四大模块组成。
本文在许多关键技术方面提出了自己的方法：酋先，在联处矬除段，晨嬲一‘秽麓棼毂颇斜较澎算法，若姆文字归～怨为３６ｔ３６点阵而爿；是传统的４８＋４８点阵，宵效的减少了计算量，且几乎不会造黢罄｛鬟奉麴降低；撬爨馥送懿基予羚攫豹筠…纯，避免了笔爨浚失；其次，在特征提取时，采用一种改进的粗外围特征，并进行二重分割，充分傈涯特征的高度稳定经；采用１６２维平均线密度特蔹斓于鲴分类：第三，程模式躁配时，针对各级特点，分别采用绝对值距离、欧氏距离、以及类似泼加权准则判别；最詹，在后处理阶段，根据语言、文字学知谈，采躜字频艇投秘上”Ｆ文缝溷关系分烈处理。
关键词文字识另（印刷体汉字识彬多级分影预处理，婶、Ｙ《Ｎｖ＂文字识别，印刷体汉字识别’、多级分类’，预处理，（行、翔一纯Ｖ，二耄务彤耨鬣提醇羯爨准潮＜ＡＢＳＴＲＡＣ零Ｗｒｉｔｔｅｎｌａｎｇｕａｇｅｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｍｅａｎｓｏｆｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ，ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｏｆｍａｃｈｉｎｅｐｒｉｎｔｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒＣａｌｌｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙｏｆｍａｔｅｒｉａｌｉｎｐｕｔｃｏｍｍｅｎｄａｂｌｙ，ｔｈｅｂｒｅａｋｔｈｒｏｕｇｈｏｆｉｔｃａｎａｃｃｅｌｅｒａｔｅｔｈｅｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｗｏｒｌｄ’ｓｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｅｘｃｈａｎｇｅ，Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓｏｆｐｒｉｎｔｅｄｃｈａｒａｃｔｅｒｓ，Ｗｅｐｒｏｐｏｓｅａｍｕｌｔｉ－ｓｔａｇｅｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌｍｅｔｈｏｄａｆｔｅｒｃａｒｅｆｕｌｌｙｓｔｕｄｉｅｄｍａｎｙｋｉｎｄｓｏｆｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｉｎｔｈｅｗｏｒｌｄ。
手写印刷体
3、我们用手书写的字，当然是无 法和印刷体的字媲美，但手写及 阅读常常会相连，如果两种字体 差异过大也不利文字的学习及延 续。
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印刷体
手写体（行书）
汉字的印刷体与手写体的区别
印刷体
手写体（楷书）
汉字的印刷体与手写体的区别
印刷体
手写体（隶书）
汉字的印刷体与 手写体的特征
汉字的印刷体与手写体的特征
01
印刷体横平竖直，字符框架搭得很规范。举宋体为例，它横
细竖粗、结体端庄、疏密适当、字迹清晰。读者长时间阅读
宋体，不容易疲劳，所以书籍报刊的正文一般都用宋体刊印。
印刷体与手写体的 区别与特征
X
X
X
CONTENTS
目
01 汉 字 的 印 刷 体
与手写体的区别
录
01 汉 字 的 印 刷 体
与手写体的特征
01 英 文 字 母 的 印 刷 体
与手写体的区别
01 英 文 字 母 的 印 刷 体
与手写体的特征
汉字的印刷体 与手写体的区别
汉字的印刷体与手写体的区别
01
主流手写体三种：楷书、行书、草书。一般认为不连 笔即为楷书。无特定标准。
02
主流印刷体多种：黑体、宋体、楷体以及其衍生字体。 有特定标准。
03
印刷体有一定的规律，手写可以灵动飘逸，只是从形 状就是底层文字编码不一样造成。
04
印刷体主要是为了整齐规整。而手写体追求流畅，漂 亮圆润，有个性。
汉字的印刷体与手写体的区别
02
手写体是一种使用硬笔或者软笔纯手工写出的文字，手写体
多体印刷体汉字识别是能识别出印刷的一连串文字
多体印刷体汉字识别是能识别出印刷的一连串文字随着互联网技术的发展，人工智能技术已经得到了广泛的应用。
人工智能不仅仅只能改善现有的技术，也可以创造出新的技术。
最近，有一种叫做多体印刷体汉字识别的技术被开发出来，它可以识别出印刷的一连串文字，这种技术不仅可以大大提高技术效率，而且可以使数据更安全。
多体印刷体汉字识别是利用机器学习技术实现的，是一个复杂的过程。
首先，它需要对大量的印刷汉字图像进行分析，分析出图像中每个汉字的样子，以及汉字之间的复杂结构关系。
其次，它需要运用计算机视觉技术，把每个汉字转化为字符，这个过程需要建立一个复杂的模型，使之能够准确识别出印刷汉字的拼音和汉字。
最后，它需要对分析出来的数据进行统计和分析，以确定出正确的拼音或汉字。
多体印刷体汉字识别的实现有很多优势，首先，它可以提高识别精度，使得数据更加准确。
其次，它可以大大提高效率，因为它不需要繁琐的人工操作，可以更快速地识别出所需要的数据。
此外，该技术还可以提高数据的安全性，因为它可以准确识别出印刷文本，从而减少一处文件遭到篡改的可能性。
多体印刷体汉字识别技术是一种重要的新兴技术，它给人们和企业带来了很多方便。
基于这种技术，许多企业可以更有效地处理文档，而且数据也更加安全可靠。
此外，多体印刷体汉字识别技术还可以被用来识别印刷在假币上的文字，在抗非法货币方面发挥重要作用。
多体印刷体汉字识别技术的发展也为人们带来了很多好处，特别是能够大大提高效率，大大减轻人的负担。
但是，由于这种技术的应用仍处于初级阶段，可能会面临一些种种问题，比如，在印刷文本汉字过多的情况下，可能会出现识别的问题，显示的数据可能会有一定的偏差。
可以说，多体印刷体汉字识别技术是一种值得关注的技术，它可以大大提高效率，提升数据安全性，而且可以应用到各种领域，从而改善人们的生活。
但是，它仍处于发展初期，仍有很多不完善的地方，需要进一步开发完善，以满足更多的需求。
印刷体汉字识别系统
印刷体汉字识别系统一、文字识别概述汉字是历史悠久的中华民族文化的重要结晶，闪烁着中国人民智慧的光芒。
汉字数量众多，仅清朝编纂的《康熙字典》就包含了49，000多个汉字，其数量之大，构思之精，为世界文明史所仅有。
由于汉字为非字母化、非拼音化的文字，所以在信息技术及计算机技术日益普及的今天，如何将汉字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术能否在我国真正普及的关键问题。
图1文字识别的分类将汉字输入到计算机里一般有两种方法：人工键入和自动输入。
其中人工键入速度慢而且劳动强度大，一般的使用者每分钟只能输入40～50个汉字。
这种方法不适用于需要处理大量文字资料的办公自动化、文档管理、图书情报管理等场合。
而且随着劳动力价格的升高，利用人工方法进行汉字输入也将面临经济效益的挑战。
自动输入又分为汉字识别输入及语音识别输入。
由于汉字数量众多，汉字识别问题属于超多类模式集合的分类问题。
汉字识别技术可以分为印刷体识别及手写体识别技术。
而手写体识别又可以分为联机(on-line)与脱机(off-line)两种。
这种划分方法可以用图1来表示。
从识别技术的难度来说，手写体识别的难度高于印刷体识别，而在手写体识别中，脱机手写体的难度又远远超过了联机手写体识别。
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实验室阶段。
联机手写体的输入，是依靠电磁式或压电式等手写输入板来完成的。
在书写时，笔在板上的运动轨迹(在板上的坐标)被转化为一系列的电信号，电信号可以串行地进入到计算机中。
从这些电信号我们可以比较容易地抽取笔划和笔顺的信息。
从90年代以来，联机手写体的识别正逐步走向实用，方兴未艾。
中国大陆及台湾地区的科研工作者推出了多个联机手写体汉字识别系统，国外的一些大公司也开始进入这一市场。
这一技术也迎合了PDA(Personal Digital Assistant)的发展潮流。
与脱机手写体和联机手写体识别相比，印刷体汉字识别已经实用化，而且在向更高的性能、更完善的用户界面的方向发展。
现代汉字印刷体有哪几种字体？
现代汉字印刷体有哪几种字体？文字的外在形式特征。
就是文字的风格，是文字的外衣。
字体的艺术性体现在其完美的外在形式与丰富的内涵之中。
字体是文化的载体，是社会的缩影。
下面店铺为大家带来现代汉字印刷体有哪几种字体？希望大家喜欢！字体指的是一种文字的各种不同体式。
现代汉字的字体可分为手写体和印刷体两大体式。
手写体有楷书、行书、草书等字体。
楷书是现代通行的汉字手写正体字，也叫正楷。
行书是楷书主要的辅助字体，它的形体和笔势介于草书和楷书之间。
草书的特点是笔画相连，书写快捷，一般用于书法或快速记写。
印刷体有宋体、仿宋体、楷体、黑体四种。
下面分类介绍这四种字形。
宋体又称老宋体，是通行的汉字印刷体。
字形方正，笔画严谨，横笔细，竖笔粗，有装饰性点线。
书报的正文一般都用此字体。
仿宋体是采用宋体的结构、楷书的笔法而成，其笔画粗细一致，结构均匀，字形清秀，有长、方、扁三体。
多用于排印文件或诗词的正文、文章的引文、书籍的序言、图版的说明等。
楷体又称活体。
形体与手写楷书接近，字形端庄，笔画浑圆。
多用于排印通俗读物、中小学课本和儿童读物。
黑体又称粗体、方头体。
笔画粗重，字形丰满，阅读醒目。
多用于标题、标语、广告或文章中表着重的部分。
以上四种字体中，宋体和楷体是常用的印刷体。
但是在字形整理前，宋体的字形结构和笔形与楷体有较大的差别。
例如楷体的“即”字，宋体作“ ”、“ ”，楷体的“真”字，宋体作“ ”。
宋体与楷体之间存在的这种差别，不仅给汉字的识字教学增添了负担，也给人们的应用带来不便。
为此，有关部门对印刷宋体字形进行了整理。
由于印刷楷体的字形结构和笔形同手写楷书基本一致，为便于人们学习和应用，整理字形的一条重要原则是尽可能使宋体的字形结构和笔形向楷体靠拢。
1965年1月文化部和中国文字改革委员会联合公布的《印刷通用汉字字形表》，为6196个通用汉字规定了通用字体(即“宋体”)的规范字形。
印刷部门遵照这个规范刻制成铅字字模，大小按统一的标准编号。
一种手写印刷体汉字识别方法
一种手写印刷体汉字识别方法
朱学芳;毕厚杰
【期刊名称】《南京邮电学院学报》
【年(卷),期】1990(10)2
【摘要】本文提出一种手写印刷体汉字识别方法,使用该方法无需先对汉字进行细化和平滑处理。
利用汉字笔划的相关性,抽取汉字图像的结构特征.在特征抽取过程中,考虑到一些噪声的影响,因而对质量较低劣的汉字识别也有效。
实验结果较满意。
【总页数】4页(P38-41)
【关键词】汉字识别;手写印制体;计算机
【作者】朱学芳;毕厚杰
【作者单位】南京邮电学院无线电工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.手写印刷体汉字识别方法综述 [J], 赵明
2.手写印刷体汉字识别方法2—D EAG [J], 赵明
3.基于假设检验的手写印刷体汉字识别方法 [J], 黄铁军;胡家忠
4.一种手写印刷体汉字识别字库及其自动生成 [J], 周昌乐;郑春瑛
5.一种手写印刷体汉字识别字库及其自动生成 [J], 郑春瑛
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模式识别-第十讲 印刷体汉字识别中的特征提取
噪声对位置归一化的影响
质心归一化
原始图像
干扰图像
外框归一化
9.2.2 大小归一化
• 对不同大小的文字做变换，使之成为同 一尺寸大小的文字，这个过程被称做大 小归一化。通过大小归一化，许多特征 就能够用于识别不同字号混排的文字
大小归一化的两种方法
• 一种是将文字的外边框按比例线性放大 或缩小成为规定尺寸的文字。 • 另一种是根据水平和垂直两个方向文字 黑像素的分布（方差）进行大小归一化。
9.3.6 包含配选法
• 许多汉字具有相同的偏旁部首，包含配 选法就是利用这一点对汉字分类。 • 分类用的模板是汉字偏旁部首的骨架图 形。分类时，将输入文字和各标准模板 做“与”运算。
• 根据未知输入文字图像和分类用标准模 板图像“与”的结果是否相同于该标准 图像，可以判断出未知文字属于哪一类。
9.3.2 粗外围特征
• 粗外围特征抽取的过程为：先求出文字的外边框， 再把p×q点阵文字在横向和纵向各分割成n份，n 通常取8。从文字四边框往里面扫描，计算最初 与文字笔划相碰的非文字部分的面积和全部文字 面积之比作为一次粗外围特征(4n维)。
• 再将第二次与文字线相碰的非文字部分面积和全 部文字面积之比作为二次粗外围特征(4n维) ，形 成8n维的特征向量。 • 一次粗外围特征反映了文字轮廓特征，二次粗外 围特征在某种程度上反映了文字内部结构。
单体和多体印刷汉字识别
• 不同字体的同一汉字的结构约80%相同，但书写风格、 笔划粗细形状，笔划装饰等有一定差异，主要表现在： （1）笔划装饰及方向角度不同 （2）笔划长短、位置有变化 （3）笔划形态变化 （4）笔划关系变化 （5）偏旁部首占方块字的比例、位置、形态不同
高品质与低品质印刷汉字识别断开、粘连、油墨深浅 不均等
印刷体汉字识别技术
印刷体汉字识别技术随着科技的飞速发展，印刷体汉字识别技术已经成为了一个备受的研究领域。
这种技术运用机器视觉和深度学习等方法，自动识别印刷体汉字，对于推动智能化发展、提升工作效率等方面具有重要意义。
印刷体汉字识别技术的发展历程印刷体汉字识别技术的发展可以追溯到20世纪90年代。
当时，该技术主要基于传统的字符识别算法，如SVM、KNN等。
随着深度学习技术的快速发展，印刷体汉字识别技术取得了突破性进展。
2013年，微软亚洲研究院提出了基于深度学习的卷积神经网络（CNN）模型，极大地提高了印刷体汉字识别准确率。
印刷体汉字识别技术的应用领域印刷体汉字识别技术的应用范围非常广泛。
首先，在智能化办公领域，该技术可以用于自动化文档处理，如OCR文字识别、自动分类等，提高办公效率。
其次，在文化教育领域，印刷体汉字识别技术可用于数字化图书馆、智能阅卷等，为文化教育资源的利用和评估提供技术支持。
此外，在智能化生产领域，该技术也可以应用于生产线上的质量检测、物品分类等。
提高印刷体汉字识别率的方法和技术为了进一步提高印刷体汉字的识别率，研究者们不断探索新的方法和技术。
首先，深度学习模型的改进是关键。
近年来，研究者们提出了许多针对汉字识别的深度学习模型，如卷积神经网络、循环神经网络等，这些模型在汉字识别任务中取得了很好的效果。
其次，优化字符的预处理方法也很重要，如二值化、去噪、版面分割等，这些技术可以有效提高汉字识别的准确率。
印刷体汉字识别技术的挑战与解决方案尽管印刷体汉字识别技术已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战。
首先，对于复杂背景和噪声干扰，如何提高识别的准确性是一个难题。
针对这个问题，一些研究者提出了基于注意力机制的模型，通过聚焦于图像的特定区域，提高模型对噪声的鲁棒性。
其次，如何处理不同的字体、字号和排版也是一大挑战。
对此，一些研究者采用了数据增强技术，通过在训练数据中添加不同的字体、字号和排版，提高了模型的适应性。
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印刷体汉字分类举例
在下图中，“3”所代表的文字不仅在类别A中， 也可能同时在类别C中。在细分判别A和C类中 的文字时应同时考虑“3”所代表的文字。返回
印刷体汉字分类的方法
采用复合特征的分类 多级分类
返回
采用复合特征的分类
选用N种具有互补特征作为类特征 在学习阶段，对训练样本进行N次互不
相似度计算举例
计算“汉”和“字”点阵向量的角度相似性 以及5种二值特征相似度。
相似度计算结果
角度相似系数= 0.327165 Tanimoto系数=0.195402 Rao系数=0.066406 简单匹配系数= 0.726563 Dice系数= 0.326923 Kulzinsky系数=0.242857 返回
返回
xi=a1a2…ai, yj =b1b2…bj
“-”表示删除或插入, Ed(a, b)=Ed(xm, yn)
距离计算举例
计算下面“汉”和“字”点阵之间的几种距离
距离计算结果
曼哈顿街区距离=70
欧氏距离=
8.3666
切比雪夫距离=1
s阶闵可夫斯基距离=
Camberra距离=70
返回
曼哈顿街区距离
又称为分量绝对值求和距离。 返回
欧氏距离
返回
切比雪夫(Chebychev)距离
又称为分量绝对值最大距离。返回
s阶闵可夫斯基距离
（Minkowski）距离。返回
马氏(Mahalanobis)距离
是一个正定矩阵。返回
Camberra距离
返回
编辑距离和演化距离
（1）非负性：d(x,y)0，
当且仅当y=x时，等号成立;
（2）对称性：d(x,y)= d(y ,x)；
（3）三角不等式：
d(x,y)d(x,z)+d(z,y)
返回
常用距离
曼哈顿街区距离, 欧氏距离 切比雪夫(Chebychev)距离 s阶闵可夫斯基（Minkowski）距离 马氏(Mahalanobis)距离, Camberra距离 编辑距离和演化距离
返回
距离计算举例
计算下面序列之间的编辑距离: ab和ac acb和ab ac和abc abcc和cbaa
距离计算结果
ab和ac的编辑距离=1 acb和ab的编辑距离=1 ac和abc的编辑距离=1 abcc和cbaa的编辑距离=3
返回
基于相似度的识别准则
相似度的数学定义 常用相似度 相似度计算举例
返回
四种匹配特征数
(1-1)匹配特征数： (0-1)匹配特征数： (1-0)匹配特征数： (0-0)匹配特征数：
所选特征总数n=a+b+c+e 返回
五种常用相似度
Tanimoto系数 Rao系数 简单匹配系数 Dice系数 Kulzinsky系数
返回
Tanimoto系数
返回
非负特征相似度
返回
二值特征相似度
二值特征向量的分量只能取值0或1。 二值特征分量有四种基本匹配 二值特征向量有四种匹配特征数 二值特征向量有五种常用相似度
返回
四种基本匹配
设二值特征向量x和y的第i个分量为xi和yi， 如果xi =1且yi=1，则称xi和yi (1-1)匹配； 如果xi =1且yi=0，则称xi和yi (1-0)匹配； 如果xi =0且yi=1，则称xi和yi (0-1)匹配； 如果xi =0且yi=0，则称xi和yi (0-0)匹配；
返回
相似度的数学定义
相似度是满足如下三个条件的二元函数 ：
1. 非负性： 2.自大性：离相似度，角度相似系数 相关系数，指数相似系数 非负特征相似度，二值特征相似度
返回
距离相似度
f是单调减函数。返回
角度相似系数
返回
相关系数
返回
指数相似系数
第11讲印刷体汉字的分 类和识别
2020年6月6日星期六
要点:
印刷体汉字的分类 印刷体汉字的识别 课堂练习 课后练习
印刷体汉字的分类
印刷体汉字分类的必要性 印刷体汉字分类的基本要求 印刷体汉字分类举例 印刷体汉字分类的方法
返回
印刷体汉字分类的必要性
由于汉字数量大，如果不对汉字分类而 直接识别，一方面识别效果不会好，另 一方面计算量往往会很大。
汉字识别通常都要对汉字做一级或多级 分类，然后再细分判别，从而大大提高 识别效率。
返回
印刷体汉字分类的基本要求
粗分类的正确分类率和分类稳定性要高 。文字识别是先粗分类，然后再细分。 粗分类的正确与否会影响到后面的识别 。
粗分类的速度要快。这要求分类的算法 简单，同时要求分在各个类别中的汉字 的数目比较平均，从而提高分类的效率 。•返回
返回
印刷体汉字的识别
在选取特征之后，需要选择或寻找适当 的判别准则来判断待识字的特征与哪一 个类别的特征最近。常用准则有两类：
（1）基于距离的识别准则 （2）基于相似度的识别准则
返回
基于距离的识别准则
距离的数学定义 常用距离 距离计算举例:例1，例2
返回
距离的数学定义
距离是满足如下三条公理的二元函数：
表示二值特征向量x和y共同具有的特征总 数和分别具有的特征种类总数之比。返回
Rao系数
表示二值特征向量x和y共同具有的特征 总数和所选特征总数之比。返回
简单匹配系数
表示二值特征向量x和y同时具有或不具有 的特征总数和所选特征总数之比。返回
Dice系数
返回
Kulzinsky系数
表示二值特征向量x和y共同具有的特征 总数和单独具有的特征总数之比。返回
通过“替换”、“删除”和“插入”三种操作 ， 需把的字最符小串操a作=次a1a数2…，a称m变为成a和b=bb的1b2编…辑bn距所 离。
由于“替换” 、“删除”和“插入”可以解释 为基因序列的三种演化操作，因此编辑 距离又称为演化距离。
返回
编辑距离Ed的计算方法
a=a1a2…am, b=b1b2…bn
相关的分类，然后组合N次分类结果， 完成特征空间的划分。 分类时，根据待分字的特征进行N次分 类，组合分类结果求得子类。 返回
多级分类
学习阶段，对训练样本进行多级分类， 每一级分类是在上级分类基础上进行的 ；分类时重复上述多级分类过程。
树分类是一种典型的多级分类，具有效 率高的特点，但是汉字字数多会造成分 类树结构庞大，使得分类不够稳定。