[發明專利]一種手寫識別方法及系統無效
| 申請號: | 201010223528.7 | 申請日: | 2010-06-30 |
| 公開(公告)號: | CN101894266A | 公開(公告)日: | 2010-11-24 |
| 發明(設計)人: | 李健;張連毅;武衛東 | 申請(專利權)人: | 北京捷通華聲語音技術有限公司 |
| 主分類號: | G06K9/62 | 分類號: | G06K9/62;G06K9/72 |
| 代理公司: | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 | 代理人: | 蘇培華 |
| 地址: | 100193 北京市海淀區東北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 手寫 識別 方法 系統 | ||
1.一種手寫識別方法,其特征在于,包括:
使用單個識別引擎進行手寫識別,得到識別結果;
判斷單個識別引擎的識別結果是否符合對應的預置條件,如果符合,則結束識別;如果不符合,則繼續使用另一單個識別引擎進行識別;
如果所有單個識別引擎的識別結果都不符合相應的預置條件,則進行綜合決策。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于:所述識別結果包括字符編碼和識別距離。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述判斷單個識別引擎的識別結果是否符合對應的預置條件,包括:
判斷識別距離是否小于該單個識別引擎對應的置信閾值,如果小于,則符合;否則,不符合。
4.根據權利要求3所述的方法,其特征在于,通過以下方式獲得單個識別引擎對應的置信閾值:
從訓練樣本中提取特征,所述特征包括字符編碼和識別距離;
根據提取出的特征進行模型訓練,得到對應該單個識別引擎的置信閾值。
5.根據權利要求4所述的方法,其特征在于:
所述提取出的特征分為正確識別的特征和錯誤識別的特征,則所述置信閾值是根據正確識別的特征進行模型訓練得到,或者是根據錯誤識別的特征進行模型訓練得到。
6.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述進行綜合決策包括:
對所有單個識別引擎的識別結果進行加權平均,得到最終識別結果。
7.一種手寫識別系統,其特征在于,包括:
多個單個識別引擎,用于進行手寫識別,得到識別結果;
引擎選擇器,用于判斷單個識別引擎的識別結果是否符合對應的預置條件,如果符合,則結束識別;如果不符合,則繼續觸發另一單個識別引擎進行識別;
綜合決策模塊,用于當所有單個識別引擎的識別結果都不符合相應的預置條件時,進行綜合決策。
8.根據權利要求7所述的系統,其特征在于:
所述識別結果包括字符編碼和識別距離;
則所述引擎選擇器判斷單個識別引擎的識別距離是否小于該單個識別引擎對應的置信閾值,如果小于,則符合對應的預置條件;否則,不符合。
9.根據權利要求7或8所述的系統,其特征在于:
所述單個識別引擎還用于從訓練樣本中提取特征,所述特征包括字符編碼和識別距離;
所述系統還包括:模型訓練模塊,用于根據提取出的特征進行模型訓練,得到對應該單個識別引擎的置信閾值。
10.根據權利要求9所述的系統,其特征在于:
所述單個識別引擎提取出的特征分為正確識別的特征和錯誤識別的特征,則所述置信閾值是模型訓練模塊根據正確識別的特征進行模型訓練得到,或者是根據錯誤識別的特征進行模型訓練得到。
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