【摘 要】
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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
【机 构】
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北京工业大学 信息学部,北京 100124
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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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