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[实用新型]一种小学生书写定位装置-CN202120621259.3有效
发明人：王秋生 -专利权人：王秋生
申请日： 2021-03-27 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： G09B11/00 文献下载
摘要：练字板的上端面粘接有练字组件，练字组件的上方可拆卸安装有盖板，桌面的一端可拆卸安装有支撑组件；桌面的另一端固定安装有书架，本实用新型采用上述技术方案，构思巧妙，改变了传统的字格的划线方式，竖向书写区满足大多数楷体手写体的书写规范，相比较常见的“米”字格或者“田”字格，该竖向书写区更能规范楷体手写体的手写范围，楷体的手写体中有少部分的字体写成横向的较为美观，比如“皿”等字，该横向书写区更能规范楷体手写体的手写范围，更利于小学生对楷体的手写练习
一种小学生书写定位装置

[发明专利]单据图像信息提取方法、装置、计算机设备和存储介质-CN202310325362.7在审
发明人：姜天昌;孔爱祥;赵佳娣;余炅桦;晋杰 -专利权人：广联达科技股份有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V30/32 文献下载
摘要：该单据图像信息提取方法包括：检测单据图像中的文本区域；判断所述文本区域中的文本是否属于手写体；当所述文本区域中的文本属于手写体，调用手写体识别模块识别所述文本区域的文本；当所述文本区域中的文本不属于手写体时，调用印刷体识别模块识别所述文本区域的文本；以及根据所述文本区域的文本识别结果输出所述单据图像中的文字信息。
单据图像信息提取方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于多特征融合的实时手写体数字识别方法-CN201410262086.5有效
发明人：张鸿;马彩云 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2014-06-12 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： G06K9/80 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合的实时手写体数字识别方法。首先对手写体数字图像数据库中的图像，进行预处理，包括黑白二值化、截取数字部分、图像调整、归一化、细化；再对预处理后的图像进行结构特征和统计特征的提取并融合，得到特征向量集；进而利用反向传播神经网络进行训练学习该基于多特征融合的实时手写体数字识别方法既保留了结构特征和统计特征中的鉴别信息,又在一定程度上消除了冗余信息，使每个手写体数字类别的特性更加明显，更易于区分，得到了较好的识别结果。
基于特征融合实时手写体数字识别方法

[发明专利]手写体数字识别方法及系统-CN201310286449.4有效
发明人：张莉;冷亦琴;包兴;杨季文;李凡长 -专利权人：苏州大学
申请日： 2013-07-09 - 公布日： 2013-09-18 - 主分类号： G06K9/66 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种手写体数字识别方法及系统，在对手写体数字进行降维的过程中，对于每一个图像数据都通过K个近邻来线性表示，而对每一个图像数据通过K个近邻线性表示时的加权系数则正交匹配算法获取，而且，通过构造加权系数矩阵来对训练图像数据进行降维，而对待识别图像则通过加权系数向量及其K个近邻的降维后的向量数据进行降维，通过实验可知，本申请实施例提供的手写体数字识别方法，提高了手写体数字识别的识别率。
手写体数字识别方法系统

[发明专利]一种手写体笔划特征提取和识别方法及系统-CN201510027888.2在审
发明人：张召;汪笑宇;李凡长;张莉 -专利权人：苏州大学
申请日： 2015-08-03 - 公布日： 2015-07-29 - 主分类号： G06K9/68 文献下载
摘要：本发明公开了一种手写体笔划特征提取和识别方法，通过引入低秩矩阵恢复和稀疏投影，将手写体图像分解为低秩主成分笔划特征、显著笔划特征和笔划错误。得到的稀疏投影不仅可以提取手写体训练样本的显著笔划特征，且可用于测试样本的嵌入和鉴别性特征提取，生成训练集和测试集，再输入最近邻分类器，根据测试样本与训练样本间的相似性和训练样本的类别，得到测试样本的类别信息，得到最准确的手写体识别结果。通过引入低秩和稀疏编码，在得到主成分笔划特征和具鉴别性的显著笔划特征的同时可检测错误的笔划，有效提高了手写体描述和识别能力。
一种手写体笔划特征提取识别方法系统

[发明专利]一种基于数据增强和ECA-Net的手写体蒙古文识别方法-CN202110306372.7在审
发明人：仁庆道尔吉;麻泽蕊;尹玉娟;程坤;李媛;苏依拉;李雷孝 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于数据增强和ECA‑Net的手写体蒙古文识别方法，利用弹性形变数据增强和/或随机擦除数据增强对现有的蒙古文手写体识别数据库进行数据增强，得到增强数据库；获取手写体蒙古文的图片作为输入图像，使用包含高效通道注意模块的残差网络对输入图像进行特征提取得到特征图；对特征图进行向量化，进而利用增强数据库识别手写体蒙古文。本发明利用弹性形变数据增强以及随机擦除数据增强，获得形式更加丰富的蒙古文手写体识别数据库，同时有助于提高模型对于遮挡的鲁棒性。
一种基于数据增强 eca net 手写体蒙古文识别方法

[发明专利]一种基于改进的VGG-16模型的传统蒙古文字母识别方法-CN202110826492.X在审
发明人：仁庆道尔吉;张毕力格图;张文静;刘馨远;张倩;郎佳珺;苏依拉;萨和雅 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2021-07-21 - 公布日： 2021-10-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进的VGG‑16模型的传统蒙古文字母识别方法，主要对传统的蒙古文手写体字母图像数据进行预处理，将蒙古文手写体字母图像数据进行归一化和灰度化的预处理操作；一个图片代表一个蒙古文手写体字母，在传统蒙古文中，字母分为词首、词中、词尾三个部分；其中每个字母都有相应的词首、词中、词尾写法；把预处理过的数据按一定比例分为训练集和测试集；利用预处理的传统蒙古文手写体字母图像数据训练得到基于改进的VGG‑16模型；将该模型的分析结果与原网络模型的分析结果就损失值、识别精确率和F1值进行对比和评价，达到提高传统蒙古文手写体字母识别的效果。
一种基于改进 vgg 16 模型传统蒙古文字母识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的端到端英文手写体文本检测识别技术-CN202210391966.7在审
发明人：王嵬 -专利权人：北京知云再起科技有限公司
申请日： 2022-04-14 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G06V30/244 文献下载
摘要：本发明涉及文本检测识别技术领域，且公开了一种基于深度学习的端到端英文手写体文本检测识别技术，包括文本检测识别方法，包含以下步骤：S1、文本检测数据预处理；S2、DBNet算法模型训练；S3、文本识别数据预处理该基于深度学习的端到端英文手写体文本检测识别技术，本发明对于英文手写体有针对性的优化数据和算法，采取RGB三通道直接训练能够大大提高DBNet对于文本区域的识别准确率，解决了英文手写体实拍图片的亮度，角度，对比度，手写体的格式字体不规范的问题对模型的健壮性造成的影响。
一种基于深度学习端到端英文手写体文本检测识别技术

[发明专利]一种基于鲁棒度量的手写体识别方法与系统-CN201510450358.9有效
发明人：张召;汪笑宇;张莉;李凡长 -专利权人：苏州大学
申请日： 2015-07-28 - 公布日： 2018-09-11 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于鲁棒度量的手写体识别方法与系统，通过对手写体训练样本进行相似性学习，构造加权相似图，在紧凑局部类内散度和分离局部类间散度的同时保持所有训练样本的局部特性。为了提升手写体描述的鲁棒性，提出将1‑范数度量应用于半监督特征学习模型，设计出性能鲁棒的手写体识别方法与系统，输出一个可用于样本内和样本外手写体图像特征提取的投影矩阵P。
一种基于度量手写体识别方法系统

[发明专利]手写体和印刷体文本分离方法及装置-CN202310829177.1在审
发明人：严海;贾昌鑫;戴建武;冯显扬;杜琨 -专利权人：北京华宇信息技术有限公司
申请日： 2023-07-07 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V30/226 文献下载
摘要：本申请提供一种手写体和印刷体文本分离方法及装置，用以解决手写体文本和印刷体文本相近的情况下文本框左右粘连，造成文本区域分离错误的技术问题。具体的，一种手写体和印刷体文本分离方案，通过使用卷积神经网络预测不同的字体类型特征图，根据不同的字体类型特征图对字体类型进行预测，提高了预测准确率和泛用性。通过在标签文本区域框两端，生成以标签文本区域框的高度为直径的高斯图，根据高斯图生成边界框，通过实际文本区域框中存在两个以上边界区域框，认定实际文本区域框要分离，进而确定手写体和印刷体文本框的边界，降低了由于不同文本区域框左右粘连导致文本区域框分离错误的概率，提高了手写体文本和印刷体文本分离的准确度。
手写体印刷体文本分离方法装置

[发明专利]带手机手写笔的圆珠笔-CN201210469609.4无效
发明人：耿亚琦 -专利权人：耿亚琦
申请日： 2012-11-20 - 公布日： 2014-06-04 - 主分类号： B43K29/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种带手机手写笔的圆珠笔，包括手写体和书写体，所述书写体包括笔杆、笔芯和笔头，所述手写体与笔杆固连，笔杆为空心的，笔芯置于笔杆中，笔头与笔杆螺纹连接。本发明将手写功能与书写功能集于一身，方便实用，并将笔芯置于笔杆内，笔头与笔杆采用普通的螺纹连接，结构简单。
手机手写圆珠笔

[发明专利]一种自动组卷方法及装置-CN202111682938.2在审
发明人：曹超阳;郭辉辉;郭丰俊;丁凯;张驰;李旭阳;刘文亮;郑齐;陆大公;龙腾 -专利权人：上海临冠数据科技有限公司;上海合合信息科技股份有限公司;上海生腾数据科技有限公司;上海盈五蓄数据科技有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V30/414 文献下载
摘要：通过神经网络方法对所述图像的文档区域进行检测，将所述图像的文档区域划分为印刷体子区域、印刷体手写体重叠子区域、手写体子区域。在所述图像的文档区域中，运用背景色填充手写体子区域；对于印刷体手写体重叠子区域，运用背景色填充手写内容，同时保留印刷内容的完整性。基于已训练的基于神经网络的目标检测算法并结合印刷体的形态特征，将所述图像的文档区域分割成一个或多个题目区域。将用户选择的、无手写内容、仅有完整印刷内容的题目区域组合生成为试卷。
一种自动方法装置

[发明专利]一种基于答案库的手写样本集的自动生成方法-CN201910678950.2有效
发明人：田博帆 -专利权人：南京红松信息技术有限公司
申请日： 2019-07-25 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V30/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于答案库的手写样本集的自动生成方法，具体包括以下步骤：(1)手印分离：将含有手写体文本的作业或试卷的图片中的印刷体和手写体字符进行分离；(2)字符定位：对所述字符图片中的字符进行定位，得到定位坐标；(3)答案获取：确定手写体的答案坐标；(4)答案对齐：对题目的答案做实际排序和对齐操作，完成检测答案和答案库数据的对应关系；(5)答案分类：根据答案库的数据信息判断出字符类别并裁剪出对应的手写体答案
一种基于答案手写样本自动生成方法

[发明专利]基于深度神经网络的未知手写体数字识别方法-CN202010385802.4有效
发明人：何行;赵生妹 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2020-05-09 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06V30/244 文献下载
摘要：本发明提供一种基于深度神经网络的未知手写体数字识别方法，通过关联成像技术提取未知手写体数字的特征，包括首先设计一组傅立叶散斑照射在未知手写数字图像上，然后使用一个没有空间分辨率的桶探测器收集每次检测结果，并通过四步相移方法获得未知手写体数字的特征信息，然后将该特征信息输入至已设计的、且训练过的深度神经网络中进行识别，实现对未知的数字图像进行分类。仿真结果表明，该方案具有较好的识别性能，且能够在不恢复手写体数字图片前提下对其进行识别。本发明具有识别率高、识别时间短特点，具有非局域特性，且所设计的深度神经网络结构简单，因而具有巨大的应用前景。
基于深度神经网络未知手写体数字识别方法

[发明专利]一种基于深度学习的手写体五线谱谱线移除方法及系统-CN202310681832.3在审
发明人：姚俊峰;张亚楠;王钰菲 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明提供了五线谱识别技术领域的一种基于深度学习的手写体五线谱谱线移除方法及系统，方法包括如下步骤：步骤S10、基于选择性自编码器创建一谱线移除模型；步骤S20、收集大量的手写体五线谱的乐谱图像，基于各所述乐谱图像构建数据集；步骤S30、利用所述数据集对谱线移除模型进行训练，训练过程中不断优化所述谱线移除模型的超参数；步骤S40、利用训练后的所述谱线移除模型进行手写体五线谱谱线的自动移除。本发明的优点在于：极大的提升了手写体五线谱谱线移除的质量以及通用性。
一种基于深度学习手写体五线谱谱线移方法系统