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基于模式识别的手写体文字识别研究手写体文字在许多场景中仍然扮演着重要的角色，而手写体文字识别的研究也日益受到关注。
基于模式识别的手写体文字识别是指通过分析和提取手写文字的特征，并基于已有的模式进行比对和识别的技术。
本文将介绍基于模式识别的手写体文字识别的研究现状、方法和应用。
一、研究现状随着数码化时代的到来，越来越多的文字信息以手写形式存在于各种纸质文件、便签、表格等形式中。
传统的手写文字识别方法主要基于规则和规则模板，但这种方法往往只适用于特定领域或特定语种的手写体文字识别。
相比之下，基于模式识别的手写体文字识别方法更具普适性和灵活性，已成为当前研究的重点之一。
基于模式识别的手写体文字识别研究主要集中在以下几个方面：1. 特征提取：手写体文字的特征提取是识别的关键步骤。
常用的手写体文字特征包括笔画的形状、方向、长度等。
目前，常用的特征提取方法包括傅立叶变换、小波变换、灰度共生矩阵等。
2. 分类器设计：分类器的设计对手写体文字识别的准确率和稳定性起着至关重要的作用。
常用的分类器包括支持向量机（SVM）、隐马尔可夫模型（HMM）和深度学习模型（如卷积神经网络）。
这些分类器根据训练数据集和特定的模式进行模型训练和优化。
3. 数据集构建：构建合适的数据集对于手写体文字识别的训练和测试至关重要。
通常采用的数据集包括标准字库、手写汉字数据库和公开数据集等。
这些数据集的构建需要大量的手写样本和标注信息。
二、研究方法基于模式识别的手写体文字识别方法可以分为两个主要步骤：特征提取和分类识别。
1. 特征提取：手写体文字的特征提取是通过对手写文字的形态进行分析和量化，以获得可用于比对和分类的特征向量。
常用的特征提取方法包括基于统计的方法、基于形态学的方法和基于机器学习的方法。
其中，基于机器学习的方法如卷积神经网络（CNN）在最近取得了较好的效果。
2. 分类识别：特征提取后，通过将提取到的特征向量输入到已有的模式进行比对和分类。
收稿日期:2004-02-10作者简介:俞庆英(1980—),女,安徽黄山人,硕士研究生,研究方向为汉字识别技术。
对联机手写汉字识别技术的研究 ———实现笔画识别 俞庆英,吴建国(安徽大学计算机科学与工程系,安徽合肥230039)摘 要:联机手写汉字识别(OLCCR ),是指用笔在图形输入板上写字,人一边写,机器一边认,是一种方便的汉字识别手段。
在各种自动识别输入的方法中,OLCCR 是能够代替或部分代替人工编码输入的惟一可能的方法。
识别中主要是两方面的问题:建立汉字识别库和手写板上笔画轨迹的识别。
文中就第二方面即手写笔画识别的问题进行了全面的研究,采用笔画基元帮助分析笔画轨迹,并用可视化编程工具Visual C ++6.0实现了基于这种方法的笔画识别过程。
关键词:联机手写汉字识别;笔画;基元;模式识别中图分类号:TP391143 文献标识码:A 文章编号:1005-3751(2004)10-0068-02R esearch of on -line H andw ritten Chinese Character R ecognition :Implement Stroke R ecognitionYU Qing 2ying ,WU Jian 2guo(Dept.of Computer Science &Engineering ,Anhui University ,Hefei 230039,China )Abstract :On -line handwritten Chinese character recognition (OLCCR )refers to that the computer can recognize Chinese characters while people are writing on a data tablet.It ’s a convenient means by which people can input Chinese characters.In the process of recognition ,there are two primary problems needed to be solved.One is establishing a library of Chinese characters ,the other is recognizing the track of strokes on the handwritten board.This paper mainly deals with the latter ,that is to say ,it is written about the strokes recognition.And in the midst of research ,a kind of visual program tool :Visual C ++6.0is utilized.K ey w ords :on -line handwritten Chinese character recognition ;stroke ;base -unit ;pattern recognition0 引 言汉字如何进入计算机[1],一直是中国人使用计算机的一大难题。
利用机器学习技术实现手写汉字识别在如今数字时代，我们使用电子设备的频率越来越高，许多人甚至习惯使用电子设备代替手写，但是在特定场合，手写仍然是必不可少的，例如签名、填写表格等等。
手写汉字识别一直是一个具有挑战性和实用性的问题，利用机器学习技术实现手写汉字识别是目前热门的研究方向之一。
机器学习技术机器学习是一种让计算机通过数据自主学习的一种技术，它可以自动改进程序，不需要明确的规则。
利用机器学习技术实现手写汉字识别，需要构建一个识别模型，模型需要以手写汉字的图像为输入，输出为识别的字符，训练数据中包含大量的汉字图像和它们的正确字符标签，在不断的学习过程中，模型能够从训练数据中获得模式并将其应用于新的汉字图像识别中。
构建手写汉字识别模型手写汉字识别模型通常分为两部分，特征提取和分类器。
特征提取主要是针对汉字图像的预处理，将复杂的图像转换为计算机能够理解的特征向量，以供分类器进行下一步处理。
而在分类器方面，主流的分类器有神经网络和支持向量机等算法。
特征提取特征提取是构建模型的关键。
由于人手写的汉字存在各种各样的差异和变形，这就需要我们将图像转换为计算机能够理解的特征向量。
目前主流的特征提取算法包括方向梯度直方图（HOG）、颜色特征、局部二值模式（LBP）等。
在手写汉字识别模型中，较为常见的是基于梯度直方图和轮廓的特征提取算法。
HOG算法主要是提取汉字的不同方向梯度信息，使用这些梯度信息构建特征向量，可以获得比较好的分类效果。
而轮廓提取算法则是提取汉字图像的边缘轮廓信息，较为适合于汉字具有清晰的边缘特征的情况。
分类器分类器是模型的另一部分，是将特征向量和字形匹配，输出最可能的字符结果。
目前使用最广泛的分类器是基于神经网络的算法和支持向量机算法。
神经网络算法常用的是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
卷积神经网络是一种特殊的神经网络，在图像、音频等大规模数据中表现出色。
RNN则是适用于时序处理的一种算法，可以将识别的汉字与上下文联系起来，可以更加准确地进行汉字识别。
2 联机手写汉字识别——笔输入——笔输入2.1 什么是笔输入——从键盘输入说起笔（式）输入也叫做手写输入。
它的用途是在一块跟计算机连接的书写板上写字，即时把字符输入计算机。
必须指出的是，笔输入的作用不只是输入字符的图形，还要据此对该字符加以识别，并用机内代码来表示，以便于对输入的文字作进一步处理。
电子计算机是西方发明的，用键盘来打印拼音文字在西方已有很长的历史，因此采用键盘向计算机输入拼音文字和标点符号是很自然的事，把字母等符号变换为便于计算机处理的编码也不困难。
1838年美国人莫尔斯就已发明用点和划两种符号来表示英文字母，用来传送电报信号，使电报机进入实用阶段。
1844年美国建成从华盛顿到巴尔的摩全程64公里的电报线路，揭开了人类通信新的一页。
这种莫尔斯电码现在还在通信领域（如无线电报）广泛应用。
计算机用的内码虽然和莫尔斯电码有所不同，但原理上是一样的，只不过采用位数固定的(0,1)码来表示各个字母而已。
因此，采用通常的QWERTY键盘、配以适当软件，就可以把拼音字母以编码的形式直接输入计算机，不需对输入信息再加以识别。
当然，如果输入的是写在（或印在）纸上的拼音字母或符号，那就和输入其他手写文字一样，也需要用识别软件进行识别，否则计算机也不可能“懂得”这种手写字母、符号所代表的信息。
方块汉字和拼音字母完全不同，如何把汉字输入计算机呢？20世纪70年代以前，我国曾仿照西文打字机的式样，研制几种用于打印汉字的大键盘打字机。
这种汉字打字机采用一字一“敲”的汉字键盘。
键盘的盘面安放着1000多个铅字，盘面上还有两根可分别在水平与垂直两个方向移动的杠杆。
移动杠杆使打字用的卡具对准某个汉字，然后敲击按键，就可以把该字打印在纸上。
由于汉字字量很大，使得键盘体积不可能太小，机械结构也不简单，操作相当不便。
更突出的问题是：打字员还必须熟记每个汉字的位置，否则不但不能提高打印速度，甚至无法工作。
此外，大键盘的盘面</PGN0023.TXT/PGN>虽然很大，但一般也只能容纳1000多个铅字，仅占常用汉字的一半左右（国标GB 2312-80汉字基本集第一级的字数为3755个）。
基于深度学习的手写汉字识别研究摘要：手写汉字识别在人工智能领域中具有重要的应用价值，然而，由于手写汉字的多样性和复杂性，传统的基于规则和特征工程的识别方法往往受限于准确性和鲁棒性。
随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的手写汉字识别成为了一个备受关注的研究领域。
本文将深入探讨基于深度学习的手写汉字识别的研究进展，并介绍一种基于卷积神经网络（CNN）的手写汉字识别模型。
关键词：深度学习，手写汉字识别，卷积神经网络，模型1. 引言手写汉字识别是一项具有挑战性的任务，它在很多场景中都有广泛应用，例如自动化办公、文档归档和智能交互等领域。
然而，由于每个人的书写风格各异，手写汉字的形状和笔画变化相当大，导致传统的识别方法往往难以达到较高的准确性。
近年来，随着深度学习技术的突破和应用，基于深度学习的手写汉字识别取得了显著的进展。
2. 基于深度学习的手写汉字识别方法在基于深度学习的手写汉字识别中，卷积神经网络（CNN）是一种常用的模型。
CNN在图像处理任务中具有良好的性能，其在图像特征提取和分类中的能力已经被广泛证明。
对于手写汉字识别任务，CNN能够自动学习特征并进行有效的分类。
首先，我们需要准备一个大规模的手写汉字数据集，其中包含各种不同的汉字样本。
然后，我们将这些手写汉字样本转换为图像形式，并进行预处理，包括图像增强、尺寸归一化和灰度化等操作。
接下来，我们使用CNN模型进行特征提取和分类。
CNN通过卷积层、池化层和全连接层等组件来逐步提取图像的特征，并最终输出汉字的识别结果。
另外，为了提高模型的表现能力，我们还可以采用数据增强和迁移学习等技术。
数据增强技术通过对原始数据进行随机变换来生成更多的训练样本，以增加模型的泛化能力。
迁移学习技术则通过利用预训练的模型参数来加速模型训练和提高识别准确性。
3. 实验结果与讨论为了验证基于深度学习的手写汉字识别方法的有效性，我们使用了一个包含数万个手写汉字样本的数据集进行训练和测试。
手写字体识别算法在汉字笔画轨迹生成中的应用引言近年来，随着人工智能技术的快速发展，手写字体识别算法在各个领域都得到了广泛应用。
其中，手写字体识别在汉字笔画轨迹生成方面发挥着重要的作用。
汉字是中国传统文化的瑰宝，而准确地生成汉字笔画轨迹对于汉字书写的自动化、智能化具有重要意义。
本文将探讨手写字体识别算法在汉字笔画轨迹生成中的应用，并深入研究其原理和实现方法。
一、手写字体识别算法概述手写字体识别算法是将手写字符图像转化为计算机可理解和处理的数据形式的技术。
它广泛应用于银行支票识别、签名认证、手写书信转化成电子文件以及汉字笔画轨迹生成等领域。
手写字体识别算法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：包括图像归一化、灰度化、二值化等处理过程，将手写字体图像转化为可以进行特征提取的数据。
2. 特征提取：通过提取手写字体图像中的特征点、轮廓或者笔画特征，将手写字体转化为具有唯一特征的数学表达形式。
3. 模式分类：将提取的特征与已有的手写字体库中的字体进行比对，找到最匹配的字体样本。
4. 输出识别结果：将识别出的手写字体转化为文字或对应的数学符号。
二、手写字体识别算法在汉字笔画轨迹生成中的作用手写字体识别算法在汉字笔画轨迹生成中发挥着重要的作用。
通过识别手写字体，我们可以提取出每个汉字的基本笔画特征，然后根据这些特征生成汉字的笔画轨迹。
这样一来，不仅可以方便学习者进行书写练习，还可以在计算机图形生成方面发挥重要的作用。
1. 提高书写教学效果汉字是一种复杂的字体系统，掌握汉字书写技巧对于学习者来说非常重要。
利用手写字体识别算法，可以将标准的汉字文字输入到电脑中，并根据学生的书写情况和正确的书写轨迹生成反馈。
这种定量化的反馈能够帮助学生更好地理解和掌握汉字的正确书写方式，提高书写教学效果。
2. 提供自动书写和字体生成工具借助手写字体识别算法，我们可以开发出自动书写和字体生成工具，大大减轻了汉字书写的难度。
通过输入一个汉字或其拼音，系统可以自动生成相应的汉字笔画轨迹，并进行显示或输出。
⼿写汉字笔迹识别模型汇总⼿写汉字笔迹识别模型：第⼀名⽤的是googleNet，准确率97.3%def GoogleLeNetSlim(x, num_classes, keep_prob=0.5):with tf.variable_scope('main'):t = slim.conv2d(x, 64, [3, 3], [1, 1], padding='SAME', activation_fn=relu, normalizer_fn=slim.batch_norm, scope='conv1') t = slim.max_pool2d(t, [2, 2], [2, 2], padding='SAME')t = slim.conv2d(t, 96, [3, 3], [1, 1], padding='SAME', activation_fn=relu, normalizer_fn=slim.batch_norm, scope='conv2') t = slim.conv2d(t, 192, [3, 3], [1, 1], padding='SAME', activation_fn=relu, normalizer_fn=slim.batch_norm, scope='conv3') t = slim.max_pool2d(t, [2, 2], [2, 2], padding='SAME')with tf.variable_scope('block1'):t = block_slim(t, [64, 96, 128, 16, 32, 32], name='block1') # [?, 16, 16, 256]with tf.variable_scope('block2'):t = block_slim(t, [128, 128, 192, 32, 96, 64], name='block1') # [?, 16, 16, 480]t = tf.nn.max_pool(t, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')with tf.variable_scope('block3'):t = block_slim(t, [192, 96, 208, 16, 48, 64], name='block1')t = block_slim(t, [160, 112, 224, 24, 64, 64], name='block2')t = block_slim(t, [128, 128, 256, 24, 64, 64], name='block3')t = block_slim(t, [112, 144, 288, 32, 64, 64], name='block4')t = block_slim(t, [256, 160, 320, 32, 128, 128], name='block5') # [?, 8, 8, 832]t = tf.nn.max_pool(t, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')with tf.variable_scope('block4'):t = block_slim(t, [256, 160, 320, 32, 128, 128], name='block1')t = block_slim(t, [384, 192, 384, 48, 128, 128], name='block2') # [?, 8, 8, 1024]t = tf.nn.max_pool(t, ksize=[1, 2, 2, 1], strides=[1, 2, 2, 1], padding='SAME')with tf.variable_scope('fc'):t = slim.flatten(t)t = slim.fully_connected(slim.dropout(t, keep_prob), 1024, activation_fn=relu, normalizer_fn=slim.batch_norm, scope='fc1') t = slim.fully_connected(slim.dropout(t, keep_prob), num_classes, activation_fn=None, scope='logits')return tTODO：实验下，https:///tflearn/tflearn/blob/master/examples/images/googlenet.py还有使⽤inception v3的def build_graph_all(top_k,scope=None):keep_prob = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[], name='keep_prob')images = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, image_size, image_size, 1], name='image_batch')labels = tf.placeholder(dtype=tf.int64, shape=[None], name='label_batch')with tf.variable_scope(scope,'Incept_Net',[images]):with slim.arg_scope([slim.conv2d,slim.max_pool2d,slim.avg_pool2d],stride=1,padding='VALID'):net = slim.conv2d(images,32,[3,3],scope='conv2d_1a_3x3')print('tensor 1:' + str(net.get_shape().as_list()))net = slim.conv2d(net,32,[3,3],scope='conv2d_2a_3x3')print('tensor 2:' + str(net.get_shape().as_list()))net = slim.conv2d(net,64,[3,3],padding='SAME',scope='conv2d_2b_3x3')print('tensor 3:' + str(net.get_shape().as_list()))net = slim.max_pool2d(net,[3,3],stride=2,scope='maxpool_3a_3x3')print('tensor 4:' + str(net.get_shape().as_list()))net = slim.conv2d(net,80,[1,1],scope='conv2d_3b_1x1')print('tensor 5:' + str(net.get_shape().as_list()))net = 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slim.conv2d(branch_2,160,[7,1],scope='conv2d_0d_7x1')branch_2 = slim.conv2d(branch_2,192,[1,7],scope='conv2d_0e_1x7')with tf.variable_scope('branch_3'):branch_3 = slim.avg_pool2d(net,[3,3],scope='avgpool_0a_3x3')branch_3 = slim.conv2d(branch_3,192,[1,1],scope='conv2d_0b_1x1')net = tf.concat([branch_0,branch_1,branch_2,branch_3],3)print('tensor 13:' + str(net.get_shape().as_list()))with tf.variable_scope('mixed_6d'):with tf.variable_scope('branch_0'):branch_0 = slim.conv2d(net,192,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')with tf.variable_scope('branch_1'):branch_1 = slim.conv2d(net,160,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')branch_1 = slim.conv2d(branch_1,160,[1,7],scope='conv2d_0b_1x7')branch_1 = slim.conv2d(branch_1,192,[7,1],scope='conv2d_0c_7x1')with tf.variable_scope('branch_2'):branch_2 = slim.conv2d(net,160,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')branch_2 = slim.conv2d(branch_2,160,[7,1],scope='conv2d_0b_7x1')branch_2 = slim.conv2d(branch_2,160,[1,7],scope='conv2d_0c_1x7')branch_2 = 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slim.conv2d(branch_2,192,[7,1],scope='conv2d_0d_7x1')branch_2 = slim.conv2d(branch_2,192,[1,7],scope='conv2d_0e_1x7')with tf.variable_scope('branch_3'):branch_3 = slim.avg_pool2d(net,[3,3],scope='avgpool_0a_3x3')branch_3 = slim.conv2d(branch_3,192,[1,1],scope='conv2d_0b_1x1')net = tf.concat([branch_0,branch_1,branch_2,branch_3],3)print('tensor 15:' + str(net.get_shape().as_list()))with tf.variable_scope('mixed_7a'):with tf.variable_scope('branch_0'):branch_0 = slim.conv2d(net,192,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')branch_0 = slim.conv2d(branch_0,320,[3,3],stride=2,padding='VALID',scope='conv2d_1a_3x3') with tf.variable_scope('branch_1'):branch_1 = slim.conv2d(net,192,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')branch_1 = slim.conv2d(branch_1,192,[1,7],scope='conv2d_0b_1x7')branch_1 = slim.conv2d(branch_1,192,[7,1],scope='conv2d_0c_7x1')branch_1 = slim.conv2d(branch_1,192,[3,3],stride=2,padding='VALID',scope='conv2d_1a_3x3') with tf.variable_scope('branch_2'):branch_2 = slim.max_pool2d(net,[3,3],stride=2,padding='VALID',scope='maxpool_1a_3x3')net = tf.concat([branch_0,branch_1,branch_2],3)print('tensor 16:' + str(net.get_shape().as_list()))with tf.variable_scope('mixed_7b'):with tf.variable_scope('branch_0'):branch_0 = slim.conv2d(net,320,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')with tf.variable_scope('branch_1'):branch_1 = slim.conv2d(net,384,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')branch_1 = tf.concat([slim.conv2d(branch_1,384,[1,3],scope='conv2d_0b_1x3'),slim.conv2d(branch_1,384,[3,1],scope='conv2d_0b_3x1')],3)with tf.variable_scope('branch_2'):branch_2 = slim.conv2d(net,448,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')branch_2 = slim.conv2d(branch_2,384,[3,3],scope='conv2d_0b_3x3')branch_2 = tf.concat([slim.conv2d(branch_2,384,[1,3],scope='conv2d_0c_1x3'),slim.conv2d(branch_2,384,[3,1],scope='conv2d_0d_3x1')],3)with tf.variable_scope('branch_3'):branch_3 = slim.avg_pool2d(net,[3,3],scope='avgpool_0a_3x3')branch_3 = slim.conv2d(branch_3,192,[1,1],scope='conv2d_0b_1x1')net = tf.concat([branch_0,branch_1,branch_2,branch_3],3)print('tensor 17:' + str(net.get_shape().as_list()))with tf.variable_scope('mixed_7c'):with tf.variable_scope('branch_0'):branch_0 = slim.conv2d(net,320,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')with tf.variable_scope('branch_1'):branch_1 = slim.conv2d(net,384,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')branch_1 = tf.concat([slim.conv2d(branch_1,384,[1,3],scope='conv2d_0b_1x3'),slim.conv2d(branch_1,384,[3,1],scope='conv2d_0c_3x1')],3)with tf.variable_scope('branch_2'):branch_2 = slim.conv2d(net,448,[1,1],scope='conv2d_0a_1x1')branch_2 = slim.conv2d(branch_2,384,[3,3],scope='conv2d_0b_3x3')branch_2 = tf.concat([slim.conv2d(branch_2,384,[1,3],scope='conv2d_0c_1x3'),slim.conv2d(branch_2,384,[3,1],scope='conv2d_0d_3x1')],3)with tf.variable_scope('branch_3'):branch_3 = slim.avg_pool2d(net,[3,3],scope='avgpool_0a_3x3')branch_3 = slim.conv2d(branch_3,192,[1,1],scope='conv2d_0b_1x1')net = tf.concat([branch_0,branch_1,branch_2,branch_3],3)print('tensor 18:' + str(net.get_shape().as_list()))with slim.arg_scope([slim.conv2d,slim.max_pool2d,slim.avg_pool2d],stride=1,padding='SAME'):with tf.variable_scope('logits'):net = slim.avg_pool2d(net,[3,3],padding='VALID',scope='avgpool_1a_3x3')print('tensor 19:' + str(net.get_shape().as_list()))net = slim.dropout(net,keep_prob=keep_prob,scope='dropout_1b')logits = slim.conv2d(net, char_size,[2,2],padding='VALID',activation_fn=None,normalizer_fn=None, scope='conv2d_1c_2x2')print('logits 1:' + str(logits.get_shape().as_list()))logits = tf.squeeze(logits,[1,2],name='spatialsqueeze')print('logits 2:' + str(logits.get_shape().as_list()))regularization_loss = tf.reduce_sum(tf.get_collection(tf.GraphKeys.REGULARIZATION_LOSSES))loss = tf.reduce_mean(tf.nn.sparse_softmax_cross_entropy_with_logits(logits=logits, labels=labels))total_loss = loss + regularization_lossprint('get total_loss')accuracy = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(tf.argmax(logits, 1), labels), tf.float32))global_step = tf.get_variable("step", [], initializer=tf.constant_initializer(0.0), trainable=False)rate = tf.train.exponential_decay(2e-3, global_step, decay_steps=2000, decay_rate=0.97, staircase=True) update_ops = tf.get_collection(tf.GraphKeys.UPDATE_OPS)with tf.control_dependencies(update_ops):train_op = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=rate).minimize(total_loss, global_step=global_step)probabilities = tf.nn.softmax(logits)tf.summary.scalar('loss', loss)tf.summary.scalar('accuracy', accuracy)merged_summary_op = tf.summary.merge_all()predicted_val_top_k, predicted_index_top_k = tf.nn.top_k(probabilities, k=top_k)accuracy_in_top_k = tf.reduce_mean(tf.cast(tf.nn.in_top_k(probabilities, labels, top_k), tf.float32))return {'images': images,'labels': labels,'keep_prob': keep_prob,'top_k': top_k,'global_step': global_step,'train_op': train_op,'loss': total_loss,'accuracy': accuracy,'accuracy_top_k': accuracy_in_top_k,'merged_summary_op': merged_summary_op,'predicted_distribution': probabilities,'predicted_index_top_k': predicted_index_top_k,'predicted_val_top_k': predicted_val_top_k}⽤resnet v2的:resnet_v2.default_image_size = 128def resnet_v2_50(inputs,num_classes=None,is_training=True,global_pool=True,output_stride=None,spatial_squeeze=True,reuse=None,scope='resnet_v2_50'):"""ResNet-50 model of [1]. See resnet_v2() for arg and return description."""blocks = [resnet_v2_block('block1', base_depth=64, num_units=3, stride=2),resnet_v2_block('block2', base_depth=128, num_units=4, stride=2),resnet_v2_block('block3', base_depth=256, num_units=6, stride=2),resnet_v2_block('block4', base_depth=512, num_units=3, stride=1),]return resnet_v2(inputs, blocks, num_classes, is_training=is_training,global_pool=global_pool, output_stride=output_stride,include_root_block=True, spatial_squeeze=spatial_squeeze,reuse=reuse, scope=scope)resnet_v2_50.default_image_size = resnet_v2.default_image_sizedef resnet_v2_101(inputs,num_classes=None,is_training=True,global_pool=True,output_stride=None,spatial_squeeze=True,reuse=None,scope='resnet_v2_101'):"""ResNet-101 model of [1]. See resnet_v2() for arg and return description."""blocks = [resnet_v2_block('block1', base_depth=64, num_units=3, stride=2),resnet_v2_block('block2', base_depth=128, num_units=4, stride=2),resnet_v2_block('block3', base_depth=256, num_units=23, stride=2),resnet_v2_block('block4', base_depth=512, num_units=3, stride=1),]return resnet_v2(inputs, blocks, num_classes, is_training=is_training,global_pool=global_pool, output_stride=output_stride,include_root_block=True, spatial_squeeze=spatial_squeeze,reuse=reuse, scope=scope)def build_graph(top_k, is_training):# with tf.device('/cpu:0'):keep_prob = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[], name='keep_prob')images = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[None, 128, 128, 1], name='image_batch')labels = tf.placeholder(dtype=tf.int64, shape=[None], name='label_batch')logits, _ = resnet_v2_50(images, num_classes=3755, is_training=is_training, global_pool=True, output_stride=None, spatial_squeeze=True, reuse=None)-----------------------------。
一种联机手写汉字识别方法
姚丹霖;殷建平
【期刊名称】《国防科技大学学报》
【年(卷),期】1997(019)001
【摘要】本文给出了一种基于动态汉字基元获取笔段有序序列的联机手写汉字识别方法，该方法对汉字书写笔顺无任何限制，对手写汉字变形有很好的适应能力。
经测试，基于本方法研制的联机手写汉字识别系统的识别率为９７１．％。
【总页数】4页(P32-35)
【作者】姚丹霖;殷建平
【作者单位】国防科技大学计算机系;国防科技大学计算机系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种基于参照模型的联机手写汉字识别方法 [J], 罗勇;周必水
2.一种活动模板子结构引导的联机手写汉字识别方法 [J], 肖旭红;戴汝为
3.联机手写汉字识别系统中特征提取方法研究 [J], 孙阳光;何坚韧
4.一种联机手写汉字识别算法的研究与实现 [J], 俞庆英;吴建国
5.一种联机手写汉字识别算法的设计与实现 [J], 刘玉树;战守义;张惠
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基于人工智能的手写文字识别与录入系统实现随着科技的飞速发展，人工智能已经逐渐融入我们生活的各个方面。
其中，手写文字识别与录入系统作为一种新兴的技术，极大地提高了文字处理的效率和准确性。
本文将介绍基于人工智能的手写文字识别与录入系统的实现原理和应用场景。
首先，我们需要明确手写文字识别与录入系统的目标。
该系统的主要任务是将手写的文字转化为可编辑的电子文档，并且保持识别的准确性。
传统的手写文字识别方法通常依赖于特定的表达形式，例如字库和模板匹配。
然而，这种方法对于多样性的手写样式和笔画变化较大的汉字无法很好地适应。
所以，基于人工智能的手写文字识别与录入系统采用了深度学习算法和神经网络，能够更好地识别复杂的手写文字。
在实现过程中，我们需要收集大量的手写文字数据作为训练样本，以建立一个有效的模型。
可以通过要求用户进行手写字的输入，并记录其手写样式来获取训练数据。
同时，还可以借助于已有的手写文字数据集，进行数据预处理和清洗，以剔除一些无效的数据和噪声。
然后，使用深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）等，对数据进行训练，使得系统能够学习到不同手写字的特征，并进行识别。
经过训练，系统就可以对用户输入的手写文字进行识别了。
当用户输入手写文字时，系统会将输入的图像转化为数字化的矩阵，并输入到训练好的模型中。
模型将对输入的图像进行特征提取和识别。
然后，识别后的文字可以被系统进一步处理，例如自动转化为可编辑的电子文档或存储在数据库中。
通过这种方式，我们实现了手写文字的快速识别和录入。
基于人工智能的手写文字识别与录入系统具有广泛的应用场景。
首先，它可以被应用于教育领域，帮助学生更好地完成笔记和作业。
学生可以通过手写的方式输入文字，系统能够及时识别并转化为电子文档，方便存储和分享。
其次，该系统可以应用于金融领域，方便银行和保险公司对客户的手写签名和表单进行自动识别和录入，提高工作效率。
另外，该系统还可以应用于医学领域，帮助医生记录和输入病历，减少人为输入错误的发生。
第21卷第3期计算技术与自动化V o l121 N o13 2002年9月COM PU T I N G T ECHNOLO GY AND AU TOM A T I ON Sep t 2002文章编号:1003—6199(2002)03—0084—05基于参照模型的联机手写汉字笔划提取及识别唐云廷1,罗 勇2,周必水2(11浙江万里学院,浙江宁波 315001;21杭州电子工业学院计算分院,浙江杭州 310037)摘 要:本文提出一种基于参照模型的联机手写汉字的笔划提取及识别的新方法,在该方法中不但考虑了流字识别中笔划的提取、匹配,还充分考虑到笔划间的连接关系,在手写汉字识别中取得了较好的效果。
关键词:模式识别;参照模型;笔划提取;A3算法中图分类号:T P301 文献标识码:AM odel ba sed Stroke Extraction and Recogn itionfor On L i ne Handwr itten Ch i nere CharacterTA N G Y un ting,L UO Y ong,ZH OU B i shu i(1.Zhejiang W anli U niversity,N ingbo,315101,Ch ina;2.T he Schoo l of Computer H angzhou Institute of E lectronics Engineering,H angzhou Zhejiang310037,Ch ina)Abstract:A model based stroke extracti on and recogniti on fo r on line handw ritten Ch inese character is p ro2 po sed in th is paper.In th is m ethod,no t only the strokes extracti on and m atch ing are considered,but the relati ontype of tho se strokes,and th is m ethod get good result in recogniti on in handw ritten Ch inese character.Key words:Pattern R ecogniti on;model;strokes extracti on;A3algo rithm1 引言联机手写汉字的识别是模式识别的热点问题,现在所采用的多为特征匹配和结构匹配两种方法。
由于结构匹配更符合汉字组成特点,能够较好地识别一些变形手写汉字,因而应用更为广泛,结构匹配的关键在于如何有效地从输手写汉字中提取笔划。
考虑到同一个汉字的手写体会由于笔划的长短、延伸角度的不同而有所区别,但彼此仍存在极大的相似性,本文提出了一种基于参照模型的手写汉字笔划提取及匹配方法,以解决手写汉字识别问题中的难题。
2 汉字的模型建立汉字是由不同笔划和笔划间的相互关系构成的。
通过从联机输入汉字常规写法的样本中可以建立汉字模型,将该模型存储为一个基元关系A R G图[1],在图中包括笔划的特征及笔划的连接关系。
定义该A R G图为:G R=(N R+E R),N R为笔划属性集,E R为笔划连接关系的类型。
根据向量化方向,常规定义的笔划类型有横、竖、撇、捺,笔划连接关系有相连关系(L收稿日期:2002-04-29作者简介:唐云廷,男,副教授,主要从事人工智能、OA等的科研与教学;周必水,男,副教授,硕士生导师,主要从事人工智能、Petri网、OA等的科研与教学。
第21卷第3期唐云廷等:基于参照模型的联机手写汉字笔划提取及识别85L ink )、相交关系(X C ro ss )、相抵关系(T Touch )[2]。
由于联机汉字输入输入笔划间不仅有空间特点,还具有时间先后特点,这里,定义笔划类型为点(D )、横(H )、竖(V )、撇(S )、捺(B )、提(T )、钩(K )几种。
参照模型笔划和实际的输入笔划不可能完全一致,为了允许它们有所不同,给不同的笔划定义以下允许偏差量:∃Η为笔划最大偏差角度;BL 、BR 为左、右允许偏差角度;LB 、U B 为笔划的最小和最大允许长度。
对于不同类型及不同位置的笔划允许偏差量有所不同,比如钩笔划的偏差范围比点笔划要小却要大于其它类型的笔划。
图1 笔划连接关系笔划连接关系定义为如图1所示的12种,这些连接关系表示为集合{R 1,R 2,…R 12},其中R 1—R 4是L 形连接,R 5—R 8是T 形连接,但笔划间都不一定要求相互接触。
R 9—R 11是位置关系,笔划可以接触但不能交叉,R 12是X 形连接。
从以上定义关系中可以发现有的关系是相互兼容的,比如R 7和R 1,R 6和R 3及R 4。
实际建模过程中,考虑到实际结构匹配时计算量的关系,对于相距较远的笔划连接关系不作考虑,定义为空。
3 候选笔划提取通过对手定字符输入图的细化、特征点的选取、临近点的合并[3,4],输入字符图形可以表示为G I =(N I +E I ),其中N I 表示特征点的集合,E I 表示连接特征点线段的集合。
所有候选笔划的提取都是在输入图G I =(N I +E I )利用深度优先搜索得到的,存储在候选笔划表中。
我们将参照笔划和输入笔划在同一向下y 轴方向坐标系中考试。
假设参照模型中某一参照笔划为S r ,它的起点、中点、结束点分别为(p r s ,p r c ,p r e )=((x r s ,y r s ),(x r c ,y r c ),(x r e ,y r e)),该笔划长度为I r ,方向夹角为Ηr ,角度允许偏差为∃Η,允许左右角度偏差分别BL 和BR ,候选输入笔划由点集(p i 1,p i 2,…,p i n )组成,它们有全局方向夹角Ηi ,左右偏角b l 和b r 。
Ηr 同Ηi 间夹角定义为d Η=d Η(Ηr ,Ηi ),其中Η∈[-90,270],d Η∈[-180,180],当夹角向右时为正值,向左为负值。
如图2所示,A G 为参照笔划,ABCD 为输入笔划,则有d Η=∠GAD ,b 1= ∠DA C ,b r = ∠DAB 。
图2 参照及输入笔划候选笔划的提取分为三个过程:初始化,深度优先搜索,候选笔划排序。
初始时,将参照笔划同输入线段进行比较。
考虑到联机输入汉字大小为100×100,使得参照笔划和输入笔划的起点满足距离限制d (p r s ,p i l )<40,起始位置的最大角度偏差限制为d Η<∃Η+B R ,当d Η≥0-d Η<∃Η+B R ,当d Η<0这将保证输入笔划的全局角度偏差在∃Η范围内。
在深度优先搜索(D FS )过程中,候选笔划通过将结束点与下一个连通点的连接进行扩展。
在扩展中还必须检查输入笔划局部偏差,即在图2中应该保证BC 同CD 的夹角及C 点到BD 的距离都足够小,因此有如下限制d Η+b r <∃Η+BR 且b l -d Η<∃Η+BL 。
深度优先搜索算法描述如下:86 计算技术与自动化2002年9月 (1)初始化。
将所有和参照笔划进行匹配的输入线段存储在O PEN表中,将CLO SED表初始为空;(2)扩展。
211将O PEN表中最后一个元素移到CLO SED表,并对它进行扩展,如果候选笔划的长度大于参照笔划的最长限制U B,则不进行扩展。
将新产生的候选笔划加入到O PEN G表中;212重复以上步骤直到O PEN G有为空;(3)从CLO SE表中选取候选笔划。
候选笔划的排序以和相应参照笔划的距离按升序进行排列,该距离可以由以下公式计算得到:d s(s r,s i)=ΚΗ dΗ +Κ1 l r-l i +Κp os d(r c,p i c)+Κm erge(a l h l+a r h r)(1)其中,ΚΗ是角度偏差系数,Κ1是长度偏差系数,Κmos是中心点偏差系数,Κm erge是线段合并系数,h r和h l分别是左右点到线段的距离,ar和al是它们的系数。
图3示出了一个候选笔划提取的实例,其中(a)图是一个实际输入的汉字字符,数字所标识的是特征点,(b)图是字符参照模型,数字所标识的是参照笔划,(c)图是基于(b)图中参照笔划所提取的候选笔划集。
图3 候选笔划A3搜索的实例4 笔划匹配及汉字识别在笔划匹配中,参照笔划同输入笔划的匹配同时还因充分考虑笔划间连接关系。
这里,汉第21卷第3期唐云廷等:基于参照模型的联机手写汉字笔划提取及识别87字的识别可以认为是参照模型图G R 和输入字符图G I 边的匹配问题,该匹配是寻找关系制约下两个图间结点到边的一致性问题。
假设G R 有n r 个结点,一个结点表示s r i ,则它的候选笔划可以表示为s i i ,它们之间的距离表示为d s (s r i ,s i i ),匹配笔划对间的结构差异记为de ((s r i ,s r k),(s i i ,s i k ),因此图G R 和图G I 的距离可以表示为D (G R +G I )=∑n Ri =1[d s (s r i ,s i i )+∑k (s r i ,s i i )∈E R d e (((s r i ,s r k ),(s i i ,s i k )](2)最佳的匹配可以认为是使得距离D (G R ,G I )最小,此时结点到路径匹配成功。
考虑到实际匹配总计算量的问题,匹配笔划对间的结构差异可以不进行计算,我们认为当笔划对间的关系兼容时,它们的距离为0,否则为无穷,(2)式可简化为:D (G R +G I )=∑n Ri =1d s (s r i ,s i i )∏k (s r i ,s i i )∈E R C (((s r i ,s r k ),(s i i ,s i k ))(3)其中,当笔划对关系兼容时兼容函数C ((s r i ,s r k),(s i i ,s i k ))的值为1,否则为0。
仅当参照模型中两条参照笔划存在连接关系时,才对该兼容性进行检查。
并且,任何情况下,当两条输入笔划和不同的参照笔划进行匹配时,它们都不允许共享输入图中同一线段。
当笔划间连接关系兼容时,参照笔划和输入笔划的距离可以用式(1)进行计算,由于在扩展的过程中参照笔划可能没有输入笔划能进行扩展,我们允许参照笔划同空的输入笔划匹配,因此,这里定义d s (s r ,0)=Κm u ll l r +C m u ll (4)其中Κm ull 表示笔划长度系数,C m ull 为一常量系数。
