无约束手写体支票金额汉字串识别系统

针对手写支票金额汉字串分割和识别都十分困难的特点 ,提出了一种基于隐 Markov模型的 ,分割与识别相结合的算法。该算法具有如下的突出优点 :在分割方面 ,将偏旁部首作为分割的基本单位 ,充分考虑无约束手写汉字分割的各种交叠和粘连情况 ,降低了金额汉字串分割的难度 ;在识别方面 ,通过对字符识别结果采用多选 ,利用动态规划算法来对整串字符进行识别 ,提高了汉字串的识别率。作为处理分割困难的汉字串的一种新思路 ,该方法对于其他手写字符识别问题也具有重要的借鉴意义。

粘连手写体数字串的分割

本文提出了一种分割单一连接的手写体数字串的方法，粘连的数字为标准的、经预处理的字符图像，并在检测特征点之前已经细化。检测潜在的分割点基于图像中的深度／高度／垂直度估算的判决线，以精确测量分割路径，然后应用于数字的分割。实验采用NIST数据库19、CEDAR CD-ROM取得结果。经与其它文献中提到的方法，并从收集的图像比较中可以看出，我们的算法可获得96％的识别率。