回来学校的近期看了几篇有关联机手写汉字识别的研究生论文，分别有《无约束联机手写汉字特征提取与识别融合的研究》（华南理工大学）；《基于HMM的联机手写汉字识别》（西安电子科技大学）；《触摸屏控制器设计及手写字符识别技术研究》（浙江大学）；《基于笔段特征与方向特征的联机手写汉字识别研究》（哈尔滨工业大学）等论文，近期工作汇报
（一）。论文的内容提到了相关手写汉字识别的方法和相关的算法，工作汇报《近期工作汇报
（一）》。在识别的过程中，汉字特征的提取和识别算法是关键。汉字特征的提取方法有：结构特征，统计特征，结构与统计相结合。结构特征就是把汉字拆分成笔划、笔段等结构信息，把待识别的汉字的笔段特征串作为输入，与字库的标准模板特征串进行匹配。统计特征就是把汉字整字的统计信息表示成特征向量，这种表示方法一般对笔顺和笔划数目不会做什么限制。而结合方法就是在利用汉字结构信息的前提下，为每个子结构赋予了一定的概率。根据不同的特征提取方法设计的分类器就不同，运用的匹配算法也自然不同，分类器的设计大体可以分为结构匹配，可能性匹配及统计分类器。其中可能性匹配是利用概率来计算匹配距离，它可以在利用汉字结构信息的基础上，计算笔段之间的匹配距离。自己的想法是，先从基于汉字结构信息的匹配下手。自己建立一些简单汉字的标准笔划串或笔段串，然后利用输入的待识别汉字笔划或笔段串与标准的进行匹配，得出匹配结果。考虑到目前没办法从手写输入得到笔段串，想通过自行对笔段进行编码，用编码来做匹配识别。这样的做法是整个手写汉字的识别的过程都简单化，想先用最简单的方法来模拟这个识别过程。
《近期工作汇报（一）.doc》
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