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题名基于多重规则和路径评价的在线中英文手写识别方法
被引量：1
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作者
付鹏斌
刘鹏辉
杨惠荣
董澳静
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机构
北京工业大学信息学部
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第3期253-262,共10页
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基金
国家自然科学基金(61772048)
北京市自然科学基金(4153058)。
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文摘
手写文本识别方法主要应用于文本输入技术,对人机交互领域的发展起关键作用。针对多数在线输入法无法识别中英文混合手写识别的问题,提出一种在线中英文混合手写文本识别方法。通过对文本笔画进行基于水平相对位置、垂直重叠率、面积重叠率规则的整合以及连笔切分,得到一系列字符片段,同时利用笔画个数、宽高比、中心偏离、平滑度等几何特征和识别置信度,对字符片段进行中英文分类。在此基础上,根据分类结果并结合自然语言模型的路径评价及动态规划搜索算法,分别对候选的中、英文字符片段进行合并处理,得到待识别的中、英文字符序列,并将其分别送入卷积神经网络的中、英文识别模型中,得到手写文本识别结果。实验结果表明,在线手写中英文混合文本识别正确率达93.67%,不仅能切分在线手写中文文本行,而且对包含字符连笔的在线手写中英文文本行也有较好的切分效果。
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关键词
在线手写识别
中英文混合手写
中英文分类
文本行切分
路径评价
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Keywords
online handwriting recognition
mixed Chinese and English handwriting
Chinese and English classification
text line segmentation
path evaluation
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分类号
TP391.43
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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