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近期工作匯報（一）
回來學校的近期看了幾篇有關聯機手寫漢字識別的研究生論文，分別有《無約束聯機手寫漢字特征提取與識別融合的研究》（華南理工大學）；《基于HMM的聯機手寫漢字識別》（西安電子科技大學）；《觸摸屏控制器設計及手寫字符識別技術研究》（浙江大學）；《基于筆段特征與方向特征的聯機手寫漢字識別研究》（哈爾濱工業大學）等論文。論文的內容提到了相關手寫漢字識別的方法和相關的算法。在識別的過程中，漢字特征的提取和識別算法是關鍵。漢字特征的提取方法有：結構特征，統計特征，結構與統計相結合。結構特征就是把漢字拆分成筆劃、筆段等結構信息，把待識別的漢字的筆段特征串作為輸入，與字庫的標準模板特征串進行匹配。統計特征就是把漢字整字的統計信息表示成特征向量，這種表示方法一般對筆順和筆劃數目不會做什么限制。而結合方法就是在利用漢字結構信息的前提下，為每個子結構賦予了一定的概率。根據不同的特征提取方法設計的分類器就不同，運用的匹配算法也自然不同，分類器的設計大體可以分為結構匹配，可能性匹配及統計分類器。其中可能性匹配是利用概率來計算匹配距離，它可以在利用漢字結構信息的基礎上，計算筆段之間的匹配距離。 自己的想法是，先從基于漢字結構信息的匹配下手。自己建立一些簡單漢字的標準筆劃串或筆段串，然后利用輸入的待識別漢字筆劃或筆段串與標準的進行匹配，得出匹配結果。考慮到目前沒辦法從手寫輸入得到筆段串，想通過自行對筆段進行編碼，用編碼來做匹配識別。這樣的做法是整個手寫漢字的識別的過程都簡單化，想先用最簡單的方法來模擬這個識別過程。【近期工作匯報一】相關文章：
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