[發明專利]手寫粘連數字串的識別方法

在審

• 申請號: 201410749989.6
• 申請日: 2015-08-04
• 公開（公告）號: CN104504385A
• 公開（公告）日: 2015-07-29
• 發明（設計）人: 高新聞;管奔博;俞黎卿
• 申請（專利權）人: 上海大學
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/54
• 代理公司: 上海上大專利事務所(普通合伙) 31205
• 代理人: 陸聰明

技術領域

本發明屬于手寫體數字串的識別方法，特別是一種手寫粘連數字串的識別方法。

背景技術

光學字符識別（OCR）技術已經成為人們錄入文字信息的關鍵技術，一個OCR系統可以實現將影像中的文字信息轉化成相應的計算機文字，大大減少了影像資料的存儲空間。同時，提取出的計算機文字信息可以直接用于分析、傳輸、處理等。因此，OCR技術在各個領域都得到了廣泛的應用。現有的OCR技術中，單個手寫數字的識別已經廣泛使用。但是，這些OCR技術都是基于單個字符的逐個識別，其識別效率太低，不能滿足對字符串識別的要求，尤其是字符串粘連時，其識別率就更低。

中國專利2012100769575公開了一種連筆手寫字符的識別方法，該方法包括下述步驟：(1)對輸入圖像進行降噪處理，消除數字噪聲；(2)通過基于邊緣的字數估計算法計算字數；(3)通過最小代價切分算法計算最佳字符分割方案；(4)通過基于筆畫的筆跡跟蹤算法確定是否存在需要再切分的塊，如果存在需要再切分的塊，則返回步驟(2)重新計算、分割；如果不存在，則進行下一步驟；(5)對分割后的字符圖像進行OCR識別，轉化為計算機文字。該方法能夠實現連筆字符的精確分割，提高對連筆字符識別的正確率。但是，該方法僅能夠對粘連較少的數字串進行識別，對于粘連較大的數字串的識別，還不能滿足實際要求。而且，對于手寫粘連數字串識別的通用性差，只能對于一些特定的粘連情況有好的效果。

發明內容

本發明的目的在于克服現有技術中存在的缺陷，提供一種手寫粘連數字串的識別方法。

為達到上述目的，本發明采用如下技術方案：

一種手寫粘連數字串的識別方法，其特征在于包括以下步驟：

a.?聯機手寫輸入數字串，獲取該數字串的筆畫數目m、每個筆畫所對應的軌跡坐標和該數字串的圖像；

b.?根據步驟a所得的每個筆畫所對應的軌跡坐標，計算每個筆畫各自的中心橫坐標，得到這m個筆畫的中心橫坐標數組avgX[i]，i=1,……,m；

c.?將步驟a所得數字串的圖像進行初次分割，得到M個初分割區域，并記錄該M個初分割區域的左右邊界值（Lx[j]，Rx[j]），j=1，……，M；

d.?將m個筆畫所對應的軌跡坐標的中心橫坐標avgX[i]，i=1,……,m與M個初分割區域的左右邊界值（Lx[j]，Rx[j]），j=1，……，M進行對比，若Lx[j]<avgX[i]<Rx[j]，則將第i個筆畫劃歸為初分割區域j，得到數組count[j]，j=1，……，M，其中count[j]的值表示第j個初分割區域中包含的筆畫個數；得到筆畫數組V[j][count[j]]，保存第j個初分割區域對應不同筆畫i的數值；

e.讀取步驟d所得數組V[j][count[j]]?，j=1，……，M，判斷第j個初分割區域中的筆畫個數count[j]是否為1，若是則轉入步驟h；否則轉入步驟f；

f.?若第j個初分割區域的筆畫個數count[j]>1，且該初分割區域的寬高比小于1，即初分割區域的寬度與初分割區域高度的比值小于1，若是則轉入步驟h；否則轉入步驟g；

g.?數字串的分段識別：讀取前2個筆畫，采用神經網絡算法進行識別，若成功識別則刪除這2個筆畫，返回識別結果；若不能識別，則讀取前1個筆畫，采用神經網絡算法進行識別，并刪除這個已識別的筆畫，同時返回識別結果，重復步驟g直至該初分割區域的筆畫全部識別完畢，轉入步驟i；

h.?采用神經網絡算法進行識別，并返回識別結果；

i.?讀取筆畫數組中的下一個數值V[j+1][count[j+1]]，重復步驟e；直至筆畫數組中的所有數值均處理完畢；

j.?返回最終識別結果，得到手寫粘連數字串所表示的數值。

上述的步驟a的具體步驟為：

a-1.?檢測手寫數字之間的提筆和落筆，記錄字符串的筆畫數目m；

a-2.?獲取m個筆畫相對應的軌跡坐標：筆畫的軌跡坐標用(X_n，Y_n)點坐標序列表示：（X₁，Y₁），（X₂，Y₂），…，（X_n，Y_n），其中n是筆畫的采樣點數。

a-3.?得到軌跡坐標數組Datapoint[m][n]，m就是字符串的筆畫數目；Datapoint[i][n]保存第i個筆畫的軌跡坐標，i=1，2，3…，m。

上述的步驟c的具體步驟為：