手写汉语拼音的融合识别系统  

Combined Recognition System for Handwritten Pinyin

作　　者：朱萌[1,2] 刘长松[1,2] 陈御天[1,2] 邹燕明 

机构地区：[1]清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京100084 [2]清华大学电子工程系清华信息科学与技术国家实验室,北京100084 [3]诺基亚北京研究院,北京100176

出　　处：《计算机工程》2010年第7期170-172,共3页Computer Engineering

基　　金：国家"973"计划基金资助项目(2007CB311004);国家自然科学基金资助项目(60772049)

摘　　要：手写设备用户容易忘记特定中文单字写法,需要为其提供拼音输入法。采用分类器融合方式构筑拼音单词识别系统,通过隐马尔可夫模型分类器获得拼音单词的切分点,利用统计特征识别模块进行识别后融合,研究并改进拼音单词基线提取方法。实验结果表明,该方法对17745个测试样本的识别率达91.37%。Handwritten device users are easy to forget how to write a certain Chinese character. It is necessary to provide Pinyin input method for them. This paper constructs a Pinyin word recognition system through classifier fusion style. It obtains the cutting point of Pinyin word by Hidden Markov Model（HMM） classifier, accomplishes after-recognition fusion by using recognition module for statistic characteristic, studies and improves the base line extraction method for Pinyin word. Experimental results show that this method can recognize 91.37% test samples from 17 745 ones.

关 键 词：中文信息处理 字符识别 基线 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]