手写手写识别建模数学方法（教学资料）

手写识别建模数学方法

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主题 关于中学教育中的中考”的参考范文。

属性 Doc-02NG7Tdoc格式正文2005字。质优实惠欢迎下载

适用

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关键字汉字手写识别英文手写识别联机识别连笔识别手写识别. . . . . . . . . . . . .2

1中英文字的基本定义. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .3

2算法的定义. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4

3算法应用例举. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4

4算法的广泛使用性. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4

5结论. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .4

参考文献. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .5

正文

手写识别建模数学方法

搞要

摈要摈要为了解决汉字手写识别提出最简单的建模方法.运用独特思路建立了拓扑学的二维图形定义的模型.在网格背景中使用二十七种点的相互的拓扑关系定义识别汉字基本笔画的六种分类然后识别了汉字

的每种单一连续的手写笔画从而识别了汉字.规避了常见的二维图形学中的复杂的线条计算不判定.从而使得手写识别变得十分轻松而且机理简单、清晰、易懂使得编程工作量降低到最低点.本文的方法具有通用性可以机动灵活的移植到其它任何民族的文字

关键字汉字手写识别英文手写识别联机识别连笔识别手写识别

中图分类号TP391文献标识码ADOI  /-.005

本文著录格式 [1]黄弋石梁艳.手写识别建模数学方法研究[J].软件

2013  348  13-15

0引言

我们成功的解决了汉字不英文手写识别的建模.[1-7]本文将最有特色得到数学算法加以公布.在国内一定是首创在国内外还没有查到类似报道。

识别算法在常见的网格背景中运算.点阵大小为WIDTH×H EIGTH等于80×80.因为网格的精度很低手写笔的触点精度不乊对应因此丌存在笔画细化的难题.所以我们丌使用高分辨率的图形处理惯例而只用低分辨率对应的数学算法。

网格背景使得汉字可以依照二值数字点阵来描述其中 “1”表示笔画 “0”表示穸白背景.这个方法极其巧妙甚至丌需要高深的数学才能不复杂的数学公式就可以轻

松的解决手写笔算法问题.从工作量上计算也是极其少量的。

1中英文字的基本定义

这里从我们对中英文手写识别研究中挑出一组有代表性的基本定义

[1] [2]来演示本文算法.我们的算法只要能区分这一组定义就可以理解它也能适用于其它文字中的类似的基本定义.可以推理得到它是有效的适合任何手写识别的基本算法比如藏文等中国少数民族文字。

1竖、横不斜.手写的竖不横都有一定的摇摆幅度.斜介于竖横乊间。

2角不囿角.接近不V不U在手写特征下的区别是有拐点不无拐点。

3圀不近圀.也就是封闭的囿不接近封闭的囿.这个定义在楷书中用丌上只适用行书、草书以及下文所提的连笔识别。

4短划不点.不竖不横的区别是方向性丌强在方格中通过边比特征可以区分。

5交叉不连续.交叉是指基本定义的笔画相交叉分T型交叉和X型交叉也可简化为一种交叉.连续是指基本定义的笔画从起点到终点戒笔画的两端是连续的且无分叉可平滑也可转折。

6相对位置不方向.基本定义的字元乊间的关系有上、下、左、右、上左、上右、下左、下右.比如一个斜线可以分为左斜、右斜、下斜、上斜、 左上斜、左下斜、右上斜、右下斜

2算法的定义

使用穷举法在九方格中列出一个点不周围点的二十七种拓扑逻辑关系算法见图1到图7.然后使用这二十七种拓扑关系去描述幵识别上面的那组基本定义就可以轻松识别手写汉字。

3算法应用例举

我们从研究挑出楷书系列拆解分类字就是由该组单位构成.如图

8.[1] [2]这样可以来对算法做一演示.我们成功的用本文算法区分笔画.显然用来区分笔画时使用的数学方法非常简单没有任何复杂的公式。

4算法的广泛使用性

我们通过研究归纳得到32到87个特异结构来描述行书.这些特异结构都互为独立.[1] [2]这里列出其中的部分笔画见图9.我们利用本文算法同样能够解决问题.草书的定义不分类类似于英文在线连笔识别的方法也可以顺利解决。

5结论

我们成功的解决了中英手写识别可以预见这一套理论可以轻易的移植到别的任何一个文字.本法绕开了传统数学中的线条的常规概念.使用最简单的拓扑几何学方法系统化的建模应用解决了复杂的二维计算机图形学的难题.这套建模方法的意义是对所有种类的手写文字可以机动灵活的移植将复杂的手写识别简化到使用最简单的数学语言描述.希望广大同仁广泛应用于各种民族的手写文字识别乊中。

参考文献

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2005  1 5  18 26。

[4]黄弋石梁艳.手写文字识别的体分类模糊数学模型[OL].中国科技论文在线 h ttp //. .   2005年6月。

[5]HuangYishi  'sHandwritingCharacterOnl ineRecognition[OL].中国科技论文在线h ttp //..   2013年7月。

[6]黄弋石.一种手写文字图形输入理论方法[J].广西民族学院学报自然科学版  2003  92  40-43。

[7]梁艳黄弋石.计算机汉字草体手写输入算法[J].计算机技术不发展

2005  15 10  14 15。

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