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[发明专利]基于视角自适应深度网络的票据手写数字识别方法及系统-CN201910359135.X有效
发明人：陈羽中;黄腾达;柯逍;林洋洋 -专利权人：福州大学
申请日： 2019-04-30 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V30/244 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于视角自适应深度网络的票据手写数字识别方法及系统，该方法包括以下步骤：步骤A：使用带类别标签的数字图像训练视角自适应的深度网络；步骤B：对彩色票据图像进行预处理，得到二值图像；步骤C：使用积分投影法对二值图像进行分割，得到各数字图像；步骤D：将各数字图像分别输入到深度网络进行数字识别，得到分类结果。该方法及系统解决了票据手写数字识别中存在的字形字体变化导致识别出错、视角变化对识别造成影响的问题，有利于提高票据手写数字识别的准确度和速度。
基于视角自适应深度网络票据手写数字识别方法系统

[发明专利]手写粘连数字串的识别方法-CN201410749989.6在审
发明人：高新闻;管奔博;俞黎卿 -专利权人：上海大学
申请日： 2015-08-04 - 公布日： 2015-07-29 - 主分类号： G06K9/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种手写粘连数字串的识别方法，包括了以下几个主要步骤：（a）联机手写输入数字串，获取该数字串的笔画数目m、每个笔画所对应的轨迹坐标和该数字串的图像；（b）计算每个笔画各自的中心横坐标；（c）将步骤a所得数字串的图像进行初次分割；（d）将m个笔画分类至M个区域；（e.f.g.h.i）对M个初分割区域进行判断，满足条件直接识别；不满足条件分段识别；（j）返回最终结果。与现有方法相比，本发明可以实现连续手写数字字符串的识别，大大提高手写数字的录入效率。同时，本发明有很强的通用性，对于不同的粘连情况都有好的效果。
手写粘连字串识别方法

[发明专利]手写信息的传送系统-CN200510084180.7无效
发明人：五十岚直行;后藤英文 -专利权人：日立麦克赛尔株式会社
申请日： 2005-07-14 - 公布日： 2006-01-18 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明的目的是提供一种能够简便地进行通信的手写信息的传送系统。数字笔(11)取得在格式纸(12)上书写的手写信息，把手写信息和数字笔(11)的识别信息一起向移动电话(13)发送。移动电话(13)作为调制解调器作用，对网络系统(15)发送来自数字笔(11)的手写信息以及识别信息。网络系统(15)仅在接收的笔的识别信息与预先登录的笔的识别信息一致的场合，通过电子邮件向指定的发送目的地发送通过移动电话(13)发送的手写信息。
手写信息传送系统

[发明专利]手写数字数据集生成方法、检测模型推荐方法及相关装置-CN202211103679.8在审
发明人：张雯圆 -专利权人：深圳市优必选科技股份有限公司
申请日： 2022-09-09 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本申请提供一种手写数字数据集生成方法、检测模型推荐方法及相关装置，涉及光学字符识别技术领域。本申请在获取到针对目标手写数字数据集的手写数字样本总数、单样本数字总数范围、单样本图像尺寸、单数字图像尺寸范围后，通过调用手写数字基础样本集包括的多种目标数字各自的多个基础手写样本图像，按照数字图像重叠约束条件构建手写数字样本总数个符合单样本数字总数范围、单样本图像尺寸及单数字图像尺寸范围的目标手写数字样本图像，而后对所有目标手写数字样本图像进行数据整理，得到该目标手写数字数据集，从而得以按照用户需求自动生成极为全面的手写数字数据集，以通过手写数字数据集提升对应手写数字检测模型的检测精准度
手写数字数据生成方法检测模型推荐相关装置

[发明专利]手写识别系统及其使用方法-CN01133045.7无效
发明人：古媛菀 -专利权人：天瀚科技股份有限公司
申请日： 2001-09-11 - 公布日： 2003-03-19 - 主分类号： G06K11/18 文献下载
摘要：一种手写识别系统，至少包括一无线笔与一数字板。无线笔至少有用以让手写识别系统执行橡皮擦模式的橡皮擦模式按钮；而数字板是用以接收自无线笔所传出的信号，借以判断无线笔的位置以及无线笔所使用的模式。这种手写识别系统使用方法，至少包括在橡皮擦模式与笔书模式之间切换手写识别系统的工作模式，但无线笔具有线圈的一端始终较无线笔另一端靠近数字板。
手写识别系统及其使用方法

[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]手写数字识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质-CN202010862167.4在审
发明人：李蕾;方圆;窦猛汉 -专利权人：合肥本源量子计算科技有限责任公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2022-03-15 - 主分类号： G06V30/32 文献下载
摘要：本发明公开了手写数字识别方法、系统、设备及计算机可读存储介质，属于量子计算技术领域。手写数字识别方法包括：获取所述待识别图片的目标特征信息，并将所述目标特征信息输入训练后的目标经典神经网络，输出所述目标手写数字对应的目标参数值，作为量子逻辑门的参量值；根据所述量子逻辑门的参量值确定目标量子神经网络Sub>及对应的概率Ci；根据所述子量子态ψi及对应的概率Ci，确定与所述目标手写数字对应的十进制值作为所述待识别图片的识别结果本发明通过将目标量子神经网络的量子线路与目标经典神经网络结合能够实现对包含手写数字的图片进行数字读取。
手写数字识别方法系统设备计算机可读存储介质

[发明专利]基于改进Faster-RCNN的手写数字检测方法-CN202211082323.0在审
发明人：翁佳成;张新娜;项雄标 -专利权人：中国计量大学
申请日： 2022-09-02 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V30/22 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于改进Faster‑RCNN的手写数字检测方法，所述方法包括：S1，获取手写数字字符串图像数据集；S2，制作Faster‑RCNN模型的数据集，具体以PASCAL VOC2012的标准格式为模板；S3，搭建Faster‑RCNN网络模型，通过综合研判手写数字字符串特性，对网络模型进行优化处理；S4，将训练集和测试集的手写数字字符串数据加载到改进后的Faster‑RCNN网络进行训练，并保存训练好的网络；S5，输入测试图像，利用训练好的改进Faster‑RCNN模型进行手写数字识别检测。本发明引用Faster‑RCNN模型并对手写数字检测过程中的困难样本，采用多种方法进行改进，解决手写数字因手写数字字符串字体风格多变、字符粘连等问题导致识别准确率低与可靠性差的问题。
基于改进 faster rcnn 手写数字检测方法

[发明专利]基于特征矩阵相似度分析的手写数字识别方法-CN201710442260.8有效
发明人：周若宸;杨强 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-06-13 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于特征矩阵相似度分析的手写数字识别方法，包括以下步骤：A、获取待识别的手写数字图像；B、将得到的原始手写数字图像转化成灰度图像；C、将得到的灰度图像转化成二值图像；D、将得到的二值图像进行平滑优化、切割、缩放得到待识别图像的二值特征矩阵；E、将得到的二值特征矩阵与各个标准化数字特征矩阵两两组合成特征矩阵对，分别进行相似度分析；分析所得的相关系数结果，相关系数越高则相似度越高，相似度最高的特征矩阵对对应的标准化数字即为识别所得数字通过本发明，可使计算机较为准确的识别手写数字；并且与已有方法相比，本发明不需要大量的训练样本来支撑识别技术，训练时间短，计算量小，识别精度高。
基于特征矩阵相似分析手写数字识别方法

[发明专利]基于卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别方法-CN201510677824.7在审
发明人：唐贤伦;陈龙;周家林;刘庆;张娜;周冲;张毅;郭飞 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2015-10-16 - 公布日： 2016-02-10 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别方法，该方法将卷积神经网络模型和支持向量机模型进行有机结合。结合卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别模型能深度地描述样本数据和期望数据的相关性，能从原始的数据中自动地学习图像特征，具有很好的决策平面，对数字模式分类的区分能力很强。本发明简单且易于实现，手写数字识别效果很好。
基于卷积神经网络支持向量手写数字识别方法

[发明专利]基于电子表格的纸质表格内容分类识别和统计方法及系统-CN202310189833.6在审
发明人：任娟;刘清珺;陈婷;邓平晔 -专利权人：北京市科学技术研究院分析测试研究所（北京市理化分析测试中心）
申请日： 2023-03-02 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于电子表格的纸质表格内容分类识别和统计方法及系统，能够对纸质表格中不同类型内容实现分类识别以及统计，速度快，错误率小。本发明基于待识别纸质表格构建电子表格模板，在电子表格模板中分类定义打印文字和手写文字、手写数字和手写符号，基于电子表格模板中的类别，对待识别纸质表格中的表格内容进行划分，针对划分出的不同类别内容，各自采用对应的识别算法，避免了统一的OCR识别算法对手写数字和手写符号识别率差的问题。
基于电子表格纸质表格内容分类识别统计方法系统

[发明专利]基于电子表格的纸质表格内容分类识别和统计方法及系统-CN202310292209.9在审
发明人：任娟;刘清珺;陈婷;邓平晔 -专利权人：北京市科学技术研究院
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V30/413 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于电子表格的纸质表格内容分类识别和统计方法及系统，能够对纸质表格中不同类型内容实现分类识别以及统计，速度快，错误率小。本发明基于待识别纸质表格构建电子表格模板，在电子表格模板中分类定义打印文字和手写文字、手写数字和手写符号，基于电子表格模板中的类别，对待识别纸质表格中的表格内容进行划分，针对划分出的不同类别内容，各自采用对应的识别算法，避免了统一的OCR识别算法对手写数字和手写符号识别率差的问题。
基于电子表格纸质表格内容分类识别统计方法系统

[发明专利]一种阿拉伯数字田形编码-CN02149438.X无效
发明人：卢骏 -专利权人：卢骏
申请日： 2002-11-20 - 公布日： 2003-05-14 - 主分类号： G06F3/023 文献下载
摘要：在信息化时代，手写数字识别，在数据处理中有重要意义。国内外研究机构和IT企业，投入巨大人力物力进行识别算法研究，也开发出多种方法供实际应用，而由于手写数字识别的固有难度，现在方法各种方法还是不能满足应用的要求。本发明通过深入研究，提出新的编码方案，对数字进行编码，规范手写行为，简化识别的复杂性。应用本发明，将会产生巨大的社会和经济效益。
一种阿拉伯数字编码

[发明专利]一种基于深度学习的手写体数字识别方法及系统-CN201610126470.1在审
发明人：丁世飞;侯艳路 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2016-03-04 - 公布日： 2017-09-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明一种基于深度学习的手写体数字识别方法及系统，通过构建带有标签的手写体数字图片作为样本集对卷积神经网络进行训练，将训练好的卷积神经网络保存，将待识别图片作为输入，根据输出向量得到识别结果。通过卷积神经网络识别手写数字图像，避免了显示的特征提取，直接将图片作为网络的输入，识别准确率很高；且网络一经训练即可反复使用，处理效率高；训练时间短。
一种基于深度学习手写体数字识别方法系统

[发明专利]一种手写输入的倾斜校正方法及装置-CN201210270198.6无效
发明人：王天一;陈继航 -专利权人：盛乐信息技术（上海）有限公司
申请日： 2012-07-31 - 公布日： 2013-01-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种手写输入的倾斜校正装置，其特征在于，包括：手写输入信号采样单元，用于将手写输入轨迹转化成输入数字信号；倾斜检测单元，用于检测设备与水平面之间的倾斜数据；倾斜校正单元，用于根据上述倾斜数据对所述的输入数字信号进行校正，得到与识别设备平面坐标系倾角尽量小输入信号；手写轨迹识别单元，根据校正后的输入信号进行手写字符识别；输出单元，得到并输出识别结果。本发明能很好地对单字进行倾斜校正，同时计算简单、识别准确度大幅提高。
一种手写输入倾斜校正方法装置