基于整体特征的数字笔记中多通道信息融合方法 - 人机交互技术与智能

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1、基于多层次信息的连续手写中文的自适应分割方法AdaptiveCharacterExtractionfromContinuousHandwritingChineseTextBasedonMultilevelConstrains张习文，高秀娟，戴国忠ZhangXiwen，GaoXiujuan，DaiGuozhong中国科学院软件研究所，人机交互技术与智能信息处理实验室，北京，100080LaboratoryofHuman-ComputerInteractionandIntelligentInformationProcessing,InstituteofSoftware,theChin

2、eseAcademyofSciences,Beijing100080摘要：单字提取是连续手写中文识别的前提。本文给出了一种基于多层次信息的自适应单字提取方法。以候选单字个数与字宽度方差之比为处理满意度。以行笔划为处理单元，先根据候选单字最小包围矩形的水平间距构建多层次树表示，然后对最满意层中的每个候选单字进行多层次分析和自适应处理。如果候选单字的宽度大于或小于字宽度的较大值或较小值，则遍历其下层子节点或上层父节点，进行候选单字的分裂或合并，选择提高满意度的候选单字，同时更新字宽度阈值。测试结果表明该方法对连续手写中文具有较好的分割效果。AbstractItisprerequisi

3、tetoextractcharacterfromthecontinuoushandwritingChinesetextforitsrecognition.ThepaperproposesanovelapproachtoadaptivelyextractingcharacterfromthecontinuoushandwritingChinesetextbasedonmultilevelconstrains.Itaimstoextractmorecharacterswithsmallercharacterwidthstandarddeviation.Thesegmentationi

4、sfeedintostrokesbyline.Atreeisconstructedtorepresentthemultilevelcombinationofalineofstrokesaccordingtogapsbetweenstrokesorcandidatecharacters.Thecandidatecharacterssharedthesamelevel,withthemostsatisfactorycandidatecharacters,arerefinedtobemergedorsplitunderconstrainsofcandidatecharactersoft

5、heirlowerlevelsorupperlevelsinthestroketree.Ifonecandidatecharacter’swidthexceedsorislessthanthebiggercharacterwidththresholdorthesmallerone,thecandidatecharacterwillbesplitormerged.Thecandidatecharactersareidentifiedasthecorrectonesiftheyincreasethesatisfactionofthesegmentationresult.Thechar

6、acterwidththresholdsareupdatedtogetherwithcharacterextraction.ManyapplicationsshowthattheapproachiseffectiveandrobustforcharacterextractionfromcontinuoushandwritingChinesetext.关键词：连续手写中文，单字提取，树表示KeywordscontinuoushandwritingChinesetext,characterextraction,treerepresentation中图法分类号：TP391作者简介：张习

7、文，生于1971年，男，辽宁大连人，副研究员，主要研究方向为连续手写中文处理、多通道融合、模式识别等。通讯地址：北京市海淀区中关村南四街四号，中科院软件所人机交互技术与智能信息处理实验室4号楼305室邮编：100080联系电话：010-62540434E-mail:zxw@iel_mail.iscas.ac.cn7高秀娟，生于1977年，女，河北遵化人，实习研究员，主要研究方向为笔交互、模式识别、人工智能等。戴国忠，生于1944年，男，江苏无锡人，研究员，博士生导师，主要研究领域