[其他]微型计算机手写汉字实时识别装置

说明书

本发明属于模式识别和人工智能技术领域。分类号G06K    09/00。微机手写汉字实时识别装置是一种汉字输入计算机的极为方便的方法，直接由图形输入板将汉字写入计算机，由计算机去辨认。

就申请人所知手写汉字实时识别在日本、美国、法国等都在进行研制。以日本的工作做的最多，反映该项技术的文献如：

①“才ンラィン手書き文字認装置”，电子通信学会论文志，82/8 Vol.J65-D，No.8，小高和已，若原 微，桥本新一朗（即联机手写文字识别装置）

②手写字符一字母数字，平假名片假名日语汉字-的在线识别。

“On-Line    Recognition    of    Handwritten    Characters-Alphanumerics，Hiragana，Katakana，Kanji”，Hiroki    Arakawa，Pattern    Recognition    Vol.16，No.1，PP.9～21。

本发明以抽取笔划有序列法为基础，利用人工智能原理和技术，形成了便于计算机识别和学习的汉字表达式方案，用汉字识别卡及汉字学习卡实现。本发明的目的：①该装置要适应手写汉字的多变性，对书写者的限制较少。②该装置不仅有识别能力，而且有机器学习归纳能力。

微型计算机手写汉字实时识别装置的组成，指标和识别、学习流程：

1.装置的组成：如图1所示。

2.主要技术指标：

①识别字量：国标Ⅰ级汉字3755个

②识别率：95%

③识别速度：平均1字/秒

④书写要求：书写在图形输入板的方格中（15×15mm²），手写楷体，只要笔划数和笔划类型基本正确，书写时有大致的正常笔顺即可。

⑤可以显示，打印实时识别汉字的结果。

⑥该装置有学习归纳能力，可以把不同用户的书写习惯教给计算机，则可以进一步提高识别率。

3.识别、学习流程：如图2

①图形输入板向计算机实时输出书写汉字时的笔划轨迹的X、Y坐标对。

②予处理：平滑去噪声。

③特征抽取，得到笔划有序列。

笔划数目：书写时实时记录。

笔划类型（-、丨、/、/、、丶）：由笔划轨迹的点阵列确定。

④判决

（1）粗分类：按笔划数和字的结构类型。

（2）句法结构分析：分析实时输入的汉字笔划有序列符合哪一个汉字表达式。

（3）辅助判决：对于少数同笔划有序列的字，如土、士、工，日、曰等，用笔划之间的相对长度，起点、终点的相对位置等来判决。

⑤显示和打印被识别的汉字。

本发明与现有技术相比所具有的优点：是采用了便于计算机识别和学习的汉字表达式方案。

1.由于手写汉字书写的笔划类型不准确，而且书写时的某些笔顺经常因人而异，因此造成同一汉字所得到的笔划有序列有多种合理的可能。

在句法结构模式识别中，把汉字笔划有序列看作一个句子，汉字的笔划｛横（H），竖（S），撇（P），捺（n），左折（Z），右折（Y），点（D）｝作为基元。把若干句子组成的集合称为语言L₀一种语言代表一个汉字，第i类语言L_i代表第i个汉字。语言L_i用形式化的文法规则G_i（V_T，V_N，P，S）来表示，因此常把L_i写成L（G_i）。当用BNF范式（Baokus-Naur Form）描述手写汉字的规则时，因元符号只有<>，∷＝，｜，（），｛｝，则写出的汉字规则显得冗长和繁琐。对于笔顺要求严格部分，文法规则可以描述清楚，而对于笔顺要求不严格的部分，用BNF范式描述就显得繁琐，例如“女”，“里”的文法规律分别为：

<女>∷＝YPH｜HYP｜YHP｜HPY｜PHY｜PYH

<里>∷＝SZHHHSH｜SZHHSHH｜SZHHHHS

很繁琐，因此我们在形式化描述手写汉字中提出用汉字表达式。

（1）将每个汉字的文法规则合并为一个表达式，识别时可在大分类后只进行较少量的句法分析，以提高识别速度。

（2）由于每一个汉字都有独立的汉字表达式，更便于机器学习、归纳，能灵活地修改每个汉字的规则。