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[发明专利]一种手写体文本的生成方法及保存方法-CN03102073.9有效
发明人：姜珊 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2003-01-29 - 公布日： 2004-08-18 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种手写体文本的生成方法，至少包括：预先建立分别代表每一个手写体文字的模式，确定机器内码和模式的对应关系，然后建立包含模式和对应关系的手写模式库；检测载入或输入文字的机器内码，通过机器内码和模式的对应关系确定机器内码所对应的手写模式，调用并显示机器内码所对应的手写模式，形成手写体文本。本发明还公开了一种手写体文本的保存方法，在其中除了保存手写体文本的文档结构信息和文本机器内码信息之外，还进一步保存手写体文本的机器内码与模式的对应关系信息以及一个由手写体文本包含的所有模式组成的局部模式库使用本发明可以生成具有个性化的手写体文本，并且可以方便地对其进行编辑操作。
一种手写体文本生成方法保存

[发明专利]一种自动生成错题本的方法及系统-CN201110428840.4在审
发明人：段民兴 -专利权人：北京商纳科技有限公司
申请日： 2011-12-20 - 公布日： 2012-06-27 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自动生成错题本的方法及系统，其中，所述方法包括：获取电子版试题图片；所述试题图片中包含文字，所述文字包括印刷体文字及手写体文字；从所述试题图片中提取文字特征；将所述提取的文字特征与预置的文字特征库进行比对，区分出其中的印刷体文字及手写体文字；将所述手写体文字从所述试题图片中擦除，生成不包含手写体文字的试题图片，以便根据包含手写体文字的试题图片和不包含手写体文字的试题图片，自动生成错题本。通过本发明，能够根据电子版试题图片生成不包含手写体字符的试题图片，进而自动生成错题本。
一种自动生成方法系统

[发明专利]基于特征图像自学习的机械臂模拟手写笔迹方法-CN202010337499.0有效
发明人：刘立;胡丁洋;黄浩;唐波;陈宇壮;田俊豪 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-04-26 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V30/244 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习领域，涉及基于特征图像自学习的机械臂模拟手写笔迹方法，包括：输入目标手写体汉字样本进行笔画分离，得到目标手写体汉字样本的分离笔画和目标手写体汉字样本的交叉点，建立目标手写体汉字的笔画特征库和交叉点特征模型；输入目标印刷体文字进行笔画分离，得到目标印刷体文字分离笔画和目标印刷体文字的交叉点类别；根据相似度方法获得与目标印刷文字分离笔画相对应的目标手写体的笔画进行笔画替换和位置调整，得到目标印刷体文字所对应的目标手写体汉字；发送给驱动程序控制机械臂书写所述目标手写体汉字。
基于特征图像自学习机械模拟手写笔迹方法

[发明专利]一种手写整行样本的生成方法和装置-CN202210688488.6在审
发明人：朱军民;王勇;沈达伟 -专利权人：北京易道博识科技有限公司
申请日： 2022-06-17 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明公开了一种手写整行样本的生成方法和装置，属于图像样本自动生成方法领域。该方法包括手写体风格学习，通过神经网络学习用户的手写体风格，建立手写体风格迁移模型库；随机生成手写体字符图像，随机选取印刷体文本和手写体风格迁移模型，生成所选取印刷体文本各个字符的手写体字符图像；合成整行手写字符样本图像，将生成所选取印刷体文本各个字符的手写体字符图像合并得到整行手写字符样本图像。
一种手写样本生成方法装置

[发明专利]一种手写体藏文字丁识别方法-CN201810371572.9在审
发明人：卢朝阳;赵晓艳;李静 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种手写体藏文字丁识别方法，可充分利用手写体藏文字丁的联机和脱机信息，提高手写体藏文字丁的识别率，实现步骤为：(1)建立藏文字丁字典；(2)建立手写体藏文字丁样本库；(3)获取手写体藏文字丁样本库各样本的联机特征；(4)获取手写体藏文字丁样本库各样本的脱机特征；(5)获取不含噪声的藏文字丁样本的特征向量；(6)获取训练样本集和待识别样本；(7)获取藏文字丁样本的特征模板；(8)对待识别样本中的藏文字丁样本进行分类本发明可用于对移动终端输入的手写体藏文字丁进行识别。
藏文字手写体样本样本库联机训练样本集特征模板特征向量脱机信息移动终端识别率可用脱机噪声字典分类

[发明专利]基于深度卷积神经网络图像处理技术的手写体识别方法-CN202010354929.X在审
发明人：李明亮;刘海丰;周永旭 -专利权人：河北地质大学
申请日： 2020-04-29 - 公布日： 2020-08-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于图像分类技术领域，具体公开了一种基于深度卷积神经网络图像处理技术的手写体识别方法，包括获取手写体图片素材、处理手写体图片素材、搭建并训练图像优化网络和深层卷积神经网络、识别答题卡或答卷上的手写体等步骤本发明提供的基于深度卷积神经网络可以对直接提取的手写体图片进行准确地识别，而且识别的准确率高，运算速度和收敛速度快。本发明的方法适用于辅助识别答题卡或答卷上的手写体并输出为标准字体。
基于深度卷积神经网络图像处理技术手写体识别方法

[发明专利]手写体汉字倾斜矫正方法及装置-CN201110163213.2有效
发明人：邹明福 -专利权人：汉王科技股份有限公司
申请日： 2011-06-17 - 公布日： 2012-12-19 - 主分类号： G06K9/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种手写体汉字倾斜矫正方法及装置，属于文字识别领域。该方法包括：获取步骤，获取手写体汉字的方向直方图以及对手写体汉字进行倾斜矫正的定点；匹配步骤，将手写体汉字的方向直方图与样本库中多个方向直方图模版进行匹配，得到旋转角度；矫正步骤，根据确定的倾斜矫正的定点和旋转角度，对手写体汉字进行倾斜矫正。本发明提供的手写体汉字倾斜矫正方法及装置不依赖笔段方向信息，具有通用性，对任意角度的倾斜汉字都能够进行矫正，为进一步的手写识别提供更为准确的信息。
手写体汉字倾斜矫正方法装置

[发明专利]降低FPGA硬件资源消耗的手写体识别网络架构实现方法-CN202111374123.8在审
发明人：朱雪晨;蔡刚;黄志洪 -专利权人：中科亿海微电子科技（苏州）有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06V30/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种降低FPGA硬件资源消耗的手写体识别网络架构实现方法，包括以下步骤：步骤一：设计手写体识别网络模型压缩方案；步骤二：判断手写体识别网络模型压缩方案是否满足精度要求，当满足时，确定好手写体识别网络压缩模型，并进入步骤三，当不满足时返回步骤一；步骤三：设计基于FPGA的手写体识别网络压缩模型的硬件加速电路；步骤四：将手写体识别网络压缩模型的硬件加速电路分解成各个基本单元模块；步骤五：判断手写体识别网络压缩模型的硬件加速电路是否满足性能要求
降低 fpga 硬件资源消耗手写体识别网络架构实现方法

[发明专利]一种直接写入手写体信息的方法-CN200810144531.2有效
发明人：陈清财;尤凤凯;王晓龙;梁乃臣;冯交交;王威 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院
申请日： 2008-07-22 - 公布日： 2008-12-31 - 主分类号： G06F3/041 文献下载
摘要：本发明涉及信息输入技术，具体涉及一种不经过信息识别、选取过程，将所述信息进行切分或合并成独立信息单元后直接在显示构件上进行原手写体笔迹显示的一种直接写入手写体信息的方法。该方法由操作者通过输入构件写入手写体信息；通过系统对用户写入的所述手写体信息进行捕捉并将该手写体信息进行切分或合并成独立信息单元，然后在显示构件上进行原笔迹显示，通过该方法输入的手写体更便于编辑操作。本发明中所述直接写入手写体信息的方法更适合汉字和特殊字符和公式的输入，大大提高了信息输入的效率，并且保留了书写者的原字体，使常用非正式文档更具有个性化特点。
一种直接写入手写体信息方法

[发明专利]一种直接写入手写体信息的方法-CN200710077578.7无效
发明人：陈清财;尤凤凯;王晓龙;梁乃臣;冯交交;王威 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院
申请日： 2007-12-04 - 公布日： 2008-05-21 - 主分类号： G06F3/041 文献下载
摘要：本发明涉及信息输入技术，具体涉及一种不经过信息识别、选取过程，将所述信息进行切分或合并成独立信息单元后直接在显示构件上进行原手写体笔迹显示的一种直接写入手写体信息的方法。该方法由操作者通过输入构件写入手写体信息；通过系统对用户写入的所述手写体信息进行捕捉并将该手写体信息进行切分或合并成独立信息单元，然后在显示构件上进行原笔迹显示，通过该方法输入的手写体更便于编辑操作。本发明中所述直接写入手写体信息的方法更适合汉字和特殊字符和公式的输入，大大提高了信息输入的效率，并且保留了书写者的原字体，使常用非正式文档更具有个性化特点。
一种直接写入手写体信息方法

[发明专利]试卷卷面手写体分数识别方法-CN200910044824.8有效
发明人：冯运亮;薛雷;罗珍茜;彭之威;孙峰杰 -专利权人：上海大学
申请日： 2009-01-04 - 公布日： 2009-06-17 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种试卷卷面手写体分数识别方法。本发明的方法是通过摄像头获取实时试卷卷面图象，经过预处理后，提取出卷面中手写体数字的骨架结构特征，然后结合手写体数字端点的位置关系进行手写体数字识别。本发明的试卷卷面手写体分数识别方法，利用了数字骨架的结构特征，并在识别过程中有效地结合了几何和结构的知识，使得该方法在识别过程中不需要大量的训练样本，识别速度快，可靠性好，识别率高。本发明的方法易于实现，能对试卷卷面手写体分数进行准确、高效的识别，满足实际运用的要求。
试卷卷面手写体分数识别方法

[发明专利]一种文本检测训练集中增加特殊负例的方法-CN202110258479.9在审
发明人：刘鹏鑫;邓冠群;朱昀沁 -专利权人：天津职业技术师范大学（中国职业培训指导教师进修中心）
申请日： 2021-03-09 - 公布日： 2021-06-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种文本检测训练集中增加特殊负例的方法，将原有的训练集中含有手写体的样本以宽为基准resize到同一尺寸；框选含有手写体的样本作为手写体目标，将手写体目标从原图按照标注好的框截取下来，并分别剪裁保存；通过图像处理抹掉图片上的文字，保留背景信息，作为新的训练集的背景；将手写体目标，按照预设的数量和间隙写入背景中，形成目标样本；将打印字体作为正例，按照预设的数量和间隙写入步骤S4的目标样本中，生成新的训练样本对原有训练集中已有样本的手写体负例或者特殊形式负例的收集，在样本中增加定量且数量可控的手写体负例或特殊形式负例，同理增广的数量可控，可以有针对性的生成带有某种特殊负例的训练样本。
一种文本检测训练集中增加特殊方法

[发明专利]一种手写体数字识别方法-CN202310205411.3在审
发明人：李伟;孙云娟 -专利权人：河南师范大学
申请日： 2023-03-06 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V30/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种手写体数字识别方法，涉及有手写体数字识别技术领域，包括以下步骤：获取待识别的手写体图像；构建卷积神经网络，该网络有12层，将网络中的ReLu学习单元修正为LeakyReLu学习单元；将待识别的手写体图像输入到训练后的卷积神经网络中后，利用第一卷积层提取手写体图像的低级特征以及利用第二卷积层提取手写体图像的高级特征后，根据所提取的低级特征、高级特征确定全连接层中每一种输出类型的概率大小，并根据每一种输出类型的概率大小确定手写体图像识别结果
一种手写体数字识别方法

[发明专利]一种蒙古文在线手写体识别方法-CN202010544102.5有效
发明人：飞龙;杨帆;李敏;张晖;高光来 -专利权人：内蒙古大学
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06V10/75 文献下载
摘要：本发明公开了一种蒙古文在线手写体识别方法，获取表征手写体蒙古文单词笔画轨迹的手写体蒙古文坐标序列，同时采用表达的蒙古文单词作为标注；依次对手写体蒙古文坐标序列进行平滑化、去噪、规范化处理；将手写体蒙古文坐标序列作为样本，并将对应标注作为样本标签，对样本及样本标签进行数据转换为样本张量和样本标签张量；构建基于注意力机制的序列模型，采用样本张量和样本标签张量训练模型；对待识别手写体蒙古文单词进行处理得到新的样本张量，并将新的样本张量输入基于注意力机制的序列模型中，得到待识别手写体蒙古文单词的概率矩阵；经蒙古文字典引导，采用集束搜索算法得到识别结果，有效提升识别准确度和效率，识别率达到79.88％。
一种蒙古文在线手写体识别方法

[发明专利]一种基于李群结构数据的手写体数字识别方法及系统-CN201210041116.0有效
发明人：张莉;王晓乾;杨季文;何书萍;李凡长 -专利权人：苏州大学
申请日： 2012-02-22 - 公布日： 2012-10-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于李群结构数据的手写体数字识别方法及系统。所述方法从原始的手写体数字图像数据中提取对应的李群结构数据，通过构造矩阵高斯核函数，利用支持向量机算法训练出分类器模型，将待测手写体数字图像数据对应的李群结构数据，分别输入到训练得到的分类器模型中，得到对应的数字类别，从而对待测手写体数字图像数据对应的李群结构数据进行非线性特征的捕获，更好的实现了手写体数字识别。
一种基于李群结构数据手写体数字识别方法系统