基于双弹性网格的手写体汉字识别

特征提取是手写体汉字识别的关键,目前四方向网格特征已被实验证实是一种较好的手写体汉字特征。针对通常的纵横弹性网格对汉字"撇、捺"笔画特征提取的不足,提出一种新的网格构造技术——对角弹性网格,它由45°和135°的对角直线构成,将汉字图像划分为多个菱形,能够很好地适应汉字在"撇、捺"方向的变化。将这两种网格单独,以及相互组合成双网格等情况分别进行手写体识别实验,实验结果验证了对角弹性网格的有效性和双弹性网格的高识别率性。

基于弹性网格特征和神经网络的手写文字识别

提出一种有效的文字特征提取方法,在传统弹性网格基础上,采取与对角弹性网格相结合的方法进行特征提取,然后通过改进的BP神经网络进行文字识别。该方法集合了弹性网格特征和神经网络的优势,可有效提高手写文字的识别率、识别速度以及识别系统的泛化能力。实践证明,该方法用于文字识别准确性较高。