[发明专利]一种基于隐马尔科夫模型的联机手写化学符号识别方法

摘要

一种基于隐马尔科夫模型的联机手写化学符号识别方法，解决任意书写者在任意设备上联机书写的化学符号在线识别的问题。该方法构建了识别联机手写化学符号的处理框架，采取分层处理、逐级优化的策略。基于支持向量机的方法选用网格特征和外围轮廓特征区分有机环符号及非环符号，分类错误率控制在千分之二以下；基于隐马尔可夫模型的方法识别具体符号，准确率在百分之九十以上。为了提高识别精度设计了一套预处理流程，并采取了候选结果可信度、化学符号邻接矩阵、原子元素守恒检测等后处理措施。本发明方法经Tablet PC、数位板、鼠标模拟笔输入等数据源上的实验证明具有普遍意义，具有系统性和完备性，可用于联机手写化学符号识别领域。

主权项

一种基于隐马尔科夫模型的联机手写化学符号识别方法，其特征在于该方法包括以下步骤：第1、定义联机手写化学符号集合及分类和采集标准，对采集到的符号进行预处理；第2、针对第1步生成的联机手写化学符号集合提出环、非环粗分类特征提取方法；第3、针对第2步提取出的粗分类特征，选用支持向量机进行环、非环的两类粗分类；第4、在粗分类结果上，分别对环、非环符号提取基于点序列的局部特征；第5、利用隐马尔科夫模型的方法实现联机手写化学符号的最终分类和识别。