基于分位数的手写汉字识别方法  

Quantile-based Handwritten Chinese Characters Recognition Approach

作　　者：任俊玲[1,2] 郭军[3] 王承权[4] 

机构地区：[1]北京信息科技大学计算机信息系统系 [2]北京邮电大学信息工程学院,北京100876 [3]北京邮电大学信息工程学院 [4]北京邮电大学电子工程学院

出　　处：《计算机工程与应用》2006年第11期45-47,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家863高技术研究发展计划资助项目(2001AA114080);教育部青年骨干教师基金资助项目;教育部跨世纪人才基金资助项目;教育部重点科研项目基金资助(编号:02029)

摘　　要：以往的手写汉字识别方法,无论应用何种特征提取方法,在生成标准模板时,一般都采用样本特征的算术平均值。文章提出了一种使用样本特征的分位数组合生成标准模板的方法,通过其在手写汉字识别中的应用表明,该方法比基于均值的标准模板有更好的鲁棒性,且在不增加任何计算量和算法复杂度的前提下,使系统的识别性能有所提高;同时该算法还有很好的推广性能,可以应用到各种特征提取算法中。In course of building standard handwritten Chinese characters templates,the method based on mean of samples＇ features is popular. In this paper,an approach based on quantile is put forward to get standard templates. According to our experiment,the method is robust than the mean-based standard templates building method,and it improves the performance of recognition system in the case of not increasing any complexity of the algorithm. At the same time,the method is universe and can be in combination with diversified method about feature extraction.

关 键 词：手写汉字识别 分位数 模板匹配 方向线素特征 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]