一种改进的脱机手写汉字四角特征粗分类方法

• 作者: 张欣 李亚男 王伊瑾
• 来源期刊: 信息安全与技术
• 关键词: 手写汉字识别 粗分类 结构特征
• 年，卷（期）: 2013,（4）
• 所属期刊栏目: 典型应用
• 页码范围: 81-85
• 页数: 5页
• 字数: 2584字
• 语种: 中文

摘要

将粗分类应用于脱机手写汉字识别中,采用这种多层次分类策略,能有效地改善识别的性能,提高识别精度.本文提出了一种利用四角区域结构特征对手写汉字进行粗分类的方法.在对汉字基本笔画进行分析的基础之上,根据手写汉字形变的特点以及识别算法的要求,定义一组新的笔画单元,并将这些笔画单元与汉字特定区域内的结构进行比对,得到一组4位结构特征编码,以此作为脱机手写汉字粗分类的依据.对GB2312一级字库中的部分手写汉字进行采样和识别实验,结果证明改进的四角结构特征用于粗分类的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伊瑾	河北农业大学信息科学与技术学院	8	23	3.0	4.0
2	张欣		4	2	1.0	1.0
3	李亚男	河北农业大学信息科学与技术学院	9	42	4.0	6.0