一种离线手写体汉字切分的自适应算法

目前用于字符切分的算法主要有基于灰度直方图投影、字符连通域算法等,但这些算法不适用于相邻粘连汉字的切分。论文针对粘连汉字的切分,以邮件信函地址为对象,提出了一种离线手写体汉字切分的自适应算法。其基本步骤为:首先,基于灰值投影将手写汉字地址粗分为几个字段;其次,用傅立叶变换判断这些字段是否为粘连字段;再次,用汉字的字高和字宽的比值大小判断非粘连字是单字还是单字的部首;最后,以伸缩框法对粘连字分割,并对过分的部首进行合并。此算法的优势在于根据每个人书写的不同习惯,确定不同的伸缩框对汉字进行分割。

一种用于手写体汉字切分的优化模型

在连通域单元的基础上提出了一种手写体汉字切分的优化模型,该模型可以自适应的确定部件、单个字和粘连字的宽度。另外,对粘连字的切分采用了加权k的均值法。整个切分方法既提高了算法的自适应能力,又提高了切分的正确率。实验表明这种方法具有很好的切分效果。

基于笔划提取和合并的离线手写体汉字字符切分算法

手写体汉字字符切分是离线汉字字符识别预处理中的一个重要问题。针对离线手写体汉字 ,提出一种基于笔划提取和合并的手写体汉字字符切分算法。该算法首先基于方向游程提取汉字的笔划 ,并建立笔划框 ;再根据汉字笔划的结构知识对笔划框进行合并 ,得到字符的切分结果。该算法能较好地解决粘连汉字字符的切分问题 ,对从现场随机采集的 2 5 0 0封手写体信函地址汉字进行切分 ,单字正确率可达 91.5 %。