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[发明专利]一种手写体文字识别、及模型训练方法和装置-CN202210875941.4在审
发明人：颜廷玉;夏石川 -专利权人：微梦创科网络科技（中国）有限公司
申请日： 2022-07-25 - 公布日： 2022-09-27 - 主分类号： G06V30/226 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种手写体文字识别、及模型训练方法和装置，用以提升手写体文字识别的准确率。所述手写体文字识别方法，包括：将原始图像输入预先训练的文字检测模型进行手写体文字的检测和定位处理，得到手写体文字所在区域的定位框；将原始图像、以及手写体文字所在区域的定位框输入预先训练的文字方向识别模型，根据手写体文字所在区域的定位框，从原始图像中截取手写体文字所在区域，得到手写体文字图像，将截取出的手写体文字图像进行文字方向矫正处理，输出手写体文字校正图像；将手写体文字校正图像输入预先训练的联合监督模型进行文字识别处理
一种手写体文字识别模型训练方法装置

[发明专利]利用多种传感技术的手写输入设备-CN95101407.2无效
发明人：埃赫德·巴罗;亚历山大·普丽赤文;泽福·巴-依特查卡;维克多·科塞斯凯 -专利权人：巴罗技术有限公司
申请日： 1995-02-05 - 公布日： 1996-08-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：手写体识别设备包括使用至少两种不同检测技术检测手写体的手写体输入装置和接收该手写体输入装置的输出提供代表该手写体的符号输出指示的符号识别装置。
利用多种传感技术手写输入设备

[发明专利]一种基于深度学习的印刷体与手写体分开文字识别方法-CN202111309350.2在审
发明人：方海泉 -专利权人：浙江星算科技有限公司
申请日： 2021-11-06 - 公布日： 2022-01-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于深度学习的印刷体与手写体分开文字识别方法。本发明方法包括：对于同时含有印刷体和手写体的文档图片，经过预处理之后，先用深度学习模型对印刷体和手写体分类识别，再根据分类识别的结果可以分别得到印刷体图片、手写体图片，最后对印刷体和手写体图片分别进行文字识别该方法对于同时含有印刷体和手写体的文档图片可以实现印刷体和手写体分开文字识别，完全是自动的、智能的、自适应的，不需要人为设置参数。
一种基于深度学习印刷体手写体分开文字识别方法

[发明专利]一种手写体数字识别方法及系统-CN201310300739.X在审
发明人：张莉;周伟达;王邦军;何书萍;杨季文;李凡长 -专利权人：苏州大学
申请日： 2013-07-18 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G06K9/68 文献下载
摘要：本申请提供一种手写体数字识别方法及装置，该方法通过接收用户输入的手写体数字图像；提取手写体数字图像的M种协方差特征，M的取值为大于1的任意一个正整数，最后根据预先设置的各个训练图像的M种协方差特征、预先设置的各个训练图像所携带的类别标签以及手写体数字图像的M种协方差特征对手写体数字进行识别，本申请通过提取手写体数字图像的M种协方差特征对手写体数字进行识别，其中，M的取值为大于1的任意一个正整数，避免了现有技术在进行手写体数字识别的过程中，因为只能采用单一的协方差特征，导致手写体数字识别不准确的问题。
一种手写体数字识别方法系统

[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]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]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]一种易混淆数字手写体的再识别方法-CN201810767088.8有效
发明人：王彬;杜芬;龙雨涵;刘畅;郭子洋 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06V30/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种易混淆数字手写体的再识别方法，属于模式识别和机器学习技术领域。本发明先根据手写体数字0‑9识别出易混淆手数字写体4、9和易混淆手数字写体3、5、8，对其进行再次识别，能够有效的识别外形相似的手写体数字；同时优于现有的t‑SNE，相较于现有方法避免了大量手写体数字被识别错误而降低工作效率
一种混淆数字手写体识别方法

[发明专利]一种基于印刷体模板的手写体分离与定位方法-CN201910296306.9有效
发明人：田博帆;吴冬华;谢阳 -专利权人：南京红松信息技术有限公司
申请日： 2019-04-13 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于印刷体模板的手写体分离与定位方法，具体包括以下步骤：(1)图片矫正：将空白模板和含有手写体文本的图片经过二值化处理、轮廓提取和霍夫变换检测矫正图片的倾斜度；(2)手写分离：将含有手写体文本的图片中的手写体和印刷体进行分离得到纯手写体图片；(3)文本定位：对得到纯手写体图片中的手写体文本进行定位；(4)直线检测：检测所述步骤(3)中定位到的手写体文本中是否有直线，若有直线则检测直线的具体位置并输出其坐标值；(5)目标提取：对纯手写体文本进行干扰字符筛选，并将干扰的手写体字符去掉，得到所需的手写体字符。该方法对同时含有印刷体和手写体图片中的手写体部分做出精确定位，提高文本识别系统的精确度。
一种基于印刷体模板手写体分离定位方法

[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]一种基于宽度学习算法的手写体识别方法及系统-CN202010081570.3在审
发明人：韩子天;林志杰;卢桂斌;刘子鸽 -专利权人：安信通科技（澳门）有限公司
申请日： 2020-02-06 - 公布日： 2020-07-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于宽度学习算法的手写体识别方法及系统，该方法包括宽度学习算法模型训练、获取待识别手写体图像、将所述待识别手写体图像转化为数字矩阵、将所述数字矩阵输入到训练好的宽度学习算法模型中进行识别、得到该手写体图像对应的内容。通过采用宽度学习算法模型几分钟内就能重建模型，训练时间少，手写体识别效率、准确率和稳定性高，同时可实现离线识别，使用方便，当识别准确率达不到预期目标，可以通过增加增强节点来重新训练，只需计算新增的增强节点数据，重新训练模型时间短、效率高，而且该系统包括依次导通连接的手写体数据获取模块、数据处理模块、宽度学习算法引擎和输出模块，结构简单，硬件平台性能要求低，实施容易。
一种基于宽度学习算法手写体识别方法系统

[发明专利]一种基于双树复小波变换的脱机手写体汉字认知方法-CN201610153924.4有效
发明人：李帷韬;王光新;宋程楠;陈克琼;王建平 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2016-03-16 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06K9/52 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于双树复小波变换的脱机手写体汉字认知方法，其特征是按照以下步骤进行：第一步骤是分析脱机手写体汉字笔划的认知需求；第二步骤是构建脱机手写体汉字的初始特征模型；第三步骤是构建脱机手写体汉字的候选子空间；第四步骤是设计脱机手写体汉字的集成分类器模型；第五步骤是对脱机手写体汉字样本的认知结果进行评价并根据评价结果对未认知的脱机手写体汉字进行反复认知。本发明在反馈迭代中构建特定测试样本的优化认知模型，解决了开环无反馈脱机手写体汉字识别系统认知模型固定的缺陷，提高了脱机手写体汉字识别系统的认知精度。
一种基于双树复小波变换脱机手写体汉字认知方法

[发明专利]一种票据识别区域的调整方法、装置、设备及存储介质-CN202211241462.3在审
发明人：郭浩新 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-10-11 - 公布日： 2023-01-17 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本申请提供了一种票据识别区域的调整方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：所述光学字符识别平台从所述交易平台获取第一手写体票据信息，并识别所述第一手写体票据信息中携带的第一手写体票据图片，得到识别结果，将所述识别结果发送给所述交易平台；所述交易平台根据接收到的所述识别结果与所述第一手写体票据图片的人工录入结果进行比对，生成比对结果，将所述比对结果反馈给所述光学字符识别平台；所述光学字符识别平台根据所述比对结果调整对所述第一手写体票据图片的识别区域本申请能够提高光学字符识别平台对于手写体票据的识别率，利于后续大量的投入使用。
一种票据识别区域调整方法装置设备存储介质

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