[发明专利]手写体文字识别方法

说明书

本发明属于文字模式识别领域，是涉及一种应用直线段笔划特征和直线段笔划之间相对位置关系辨别手写体文字结构特征的识别技术。

目前，文字模式识别技术在识别印刷体文字上已趋实用化，但在手写体识别方面尚处于探索阶段。由于手写体文字形体变化大，与印刷体的特点恰恰相反，所以印刷体识别中常用的、有效的方法不可能移植到手写体领域中来。近几年来在手写体识别研究方面的参考文献有：

1  北京工业大学的“以笔画结构分析为基础的一种限制性手写汉字识别方法”（汪庆宝，张征，电子学报，VOL  15，NO  3，1987年5月），是以汉字笔划的交叉，包含为主要判决关系，以相对位置关系作为辅助判别关系，书写时不连笔，不潦草。经预学习后，对五百字所作试验，达到96.1%的识别率。

2  上海科技大学的“手写体汉字识别系统”（陶国轩，计算机学报，1989年11月），应用首尾划特征表示法，加上字形的总体外形特征进行识别。

3  美国波士顿东北大学计算机学院的“手书体中文字符的分解与识别”（中文信息，1989年第4期）采用一种数组语法来构造各种中文字符的分析序列。

上述文献介绍的手写体汉字识别研究，明显存在下列共同缺点：

1  提取的特征不很切合字的结构特征。

2  特征表示复杂。

3  抗干扰能力差，识别率不高。

本发明的目的在于研究一种准确，简单的识别技术，要求书写限制更少，不需预学习就能识别手写文字，本发明着重研究了手写体文字的结构特征，认为要提高手写体辨别能力，必须用直线段笔划特征和直线段笔划之间的相对位置关系来描述文字结构特征。其主要优点有：

1  非常切合文字的结构特征。

2  特征表示简单。

3  允许一定程度上的连笔和识错干扰。

4  只设一个标准样本，不需预学习。

发明内容：

1  图象输入：

图象输入装置将字稿转化成一幅二值化图象存储入图象存储器中，待识别处理装置从中进行识别处理。图象输入装置可采用任何一种图文扫描设备。

2  直线段笔划分割：

自上而下对象素串扫描并填入该直线段笔划序号，记下象素串长度L和始象素坐标，与邻接象素串比较，求出象素串长度增量和始象素位移量D，见图1。

当象素串长度增量大于预定数时（如3），继续对邻接的象素串扫描;当象素串长度增量小于或等于预定数时，此时的象素串长度和始点位移量分别记做LO和DO。以后继续对邻接象素串扫描时是用DO确定扫描上限和用LO确定扫描下限的。当由LO、DO限定扫描范围中的象素串长度减到零或象素串长度增量绝对值由大于预定数变为小于预定数时结束该直线段笔划。

3  直线段笔划特征：

直线段笔划特征包括了直线段笔划的长度、走向和端点位置。

4  直线段笔划的走向：

根据始象素串的始象素和终象素串的始象素二者的X-Y坐标差值从速算表中查出相应的距离S和方向值G，见图2。

当象素串长度LO＞S时，笔划是竖向。当LO＜＝S时，笔划走向是G方向。

5  直线段笔划的端点：

直线段笔划的端点包括了上端点、下端点、左端点、右端点。当笔划是水平和接近水平时，以此笔划的始象素串的始象素为左端点，终象素串的始象素为右端点。当笔划是垂直和接近垂直时，以此笔划中最上的象素为上端点，最下的象素为下端点。同一直线段笔划上同时有多个象素是最上（或最下）时选取其中最左边的象素为上端点（或下端点）。当直线段笔划是左斜或右斜时，以此笔划的始象素串的始象素为上端点，终象素串的终象素为下端点。

6  直线段笔划的长度：

以直线段笔划两端点的X-Y坐标差值查速算表得出。

7  直线段笔划之间的相对位置关系：

直线段笔划之间的相对位置关系包括了上、下、左、右、交叉、端接共6种关系。它们都是选定已识别过的直线段笔划作为参考笔划的。对上、下、左、右四种相对位置关系的判别，是经过参考笔划端点作横竖界线，在平面上划出上、下、左、右区域。目标笔划的部分或全部落在上述某一区域时，该区域位置就是目标笔划相对于参考笔划的相对位置关系。见图3。图中目标笔划B、C相对于参考笔划的位置关系是“右”，目标笔划D既是“右”，也是“下”。

8  部件：

将字作左右分开，每一部分就是一个部件，如“汉”字可分成“氵”和“又”两个部件，“潜”字可分成“氵”和“替”两个部件，“推”字则可分成“扌”，“亻”和“”共三个部件。