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时间:2018-11-23
《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》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库。
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
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