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公开(公告)号：CN102184424A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110108770.4
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种基于加权鉴别子空间的增量二次鉴别函数的自适应方法，其利用具有特定用户书写风格的增量样本动态更新二次鉴别函数（MQDF）识别模型，使更新后的MQDF识别模型能适应特定用户的书写风格，从而达到提高该特定用户的识别率的效果。本发明创新性的将一种加权的增量学习机制与汉字识别中的MQDF分类算法以及ILDA算法相结合提出了一种基于加权鉴别子空间的增量二次鉴别函数（WILDAIMQDF）算法，并把WILDAIMQDF应用于基于手写汉字识别的书写者自适应领域，解决了手写汉字识别引擎对特定用户识别率不高的问题。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应特定用户的手写风格，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN101697200A
公开(公告)日：2010-04-21
申请号：CN200910192675.X
申请日：2009-09-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种旋转无关的手写中文草书词组识别方法，采用如下步骤：(1)对手写词组输入进行旋转方向纠正，所述旋转方向纠正采用基于重心平衡的旋转方向纠正方法，使得该词组的每一个字的中心均处于水平线上；(2)对词组整体提提取基于弹性网格的方向特征，使得所提取的特征向量的分布呈高斯分布；(3)利用修正的二次判决函数分类器对词组整体进行分类识别，得到识别结果。
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公开(公告)号：CN102184424B
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201110108770.4
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种基于加权鉴别子空间的增量二次鉴别函数的自适应方法，其利用具有特定用户书写风格的增量样本动态更新二次鉴别函数（MQDF）识别模型，使更新后的MQDF识别模型能适应特定用户的书写风格，从而达到提高该特定用户的识别率的效果。本发明创新性的将一种加权的增量学习机制与汉字识别中的MQDF分类算法以及ILDA算法相结合提出了一种基于加权鉴别子空间的增量二次鉴别函数（WILDAIMQDF）算法，并把WILDAIMQDF应用于基于手写汉字识别的书写者自适应领域，解决了手写汉字识别引擎对特定用户识别率不高的问题。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应特定用户的手写风格，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN101320291B
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN200810029420.7
申请日：2008-07-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于可见光检测的虚拟文字识别方法，首先利用可见光发射设备在空中书写字符，然后通过摄像装置将可见光的运动轨迹记录下来，接着利用图像处理及识别装置对摄像装置摄取的信息进行处理和识别，最终获得用户输入的文字信息。本发明仅仅利用一个普通的带红光滤镜的摄像头和一个简单的红光发射设备就可以实现一个有效的字符输入设备。较之传统的输入设备，不仅设备简单，成本低廉，而且在方便性和智能性发面也有显著的优势，并且还很容易的移植到嵌入式设备中，大大的扩展了应用范围。
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公开(公告)号：CN102298704A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110108775.7
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于加权增量二次鉴别函数（WIMQDF）的书写者自适应方法，利用具有特定用户书写风格的增量样本动态更新二次鉴别函数（MQDF）识别模型，使更新后的MQDF识别模型能适应特定用户的书写风格，从而达到提高该特定用户识别率的效果。本发明创新性的将一种加权的增量学习机制与汉字识别中的MQDF分类算法结合在一起提出了一种加权增量二次鉴别函数（WIMQDF）算法，并把WIMQDF应用于基于手写汉字识别的书写者自适应领域，解决了手写汉字识别引擎对特定用户识别率不高的问题。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应特定用户的手写风格，提高识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102184425A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110108773.8
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种基于鉴别子空间的增量二次鉴别函数的书写者自适应方法，利用具有特定用户书写风格的增量样本动态更新MQDF识别模型，使更新后的MQDF识别模型能适应特定用户的书写风格，从而达到提高该特定用户的识别率的效果。本发明创新性的将增量学习算法与汉字识别中的MQDF分类算法以及ILDA算法相结合提出了一种ILDAIMQDF算法，并把ILDAIMQDF应用于基于手写汉字识别的书写者自适应领域，解决了手写汉字识别引擎对特定用户识别率不高的问题。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应特定用户的手写风格，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN102184426B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110108782.7
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种使手写汉字识别引擎能动态适应用户书写风格的方法，包括如下步骤：（1）、选取用于更新模板及识别引擎的用户增量书写样本；（2）、提取增量书写样本的汉字特征，并根据原始LDA模型对该汉字特征进行LDA变换；（3）、采用增量书写样本动态更新每个类别的均值向量；（4）、采用增量书写样本动态更新每个类别的协方差矩阵；（5）、采用增量书写样本更新改进的二次判决函数分类器。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应用户的手写风格，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN101697200B
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN200910192675.X
申请日：2009-09-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供了一种旋转无关的手写中文草书词组识别方法，采用如下步骤：(1)、对手写词组输入进行旋转方向纠正，所述旋转方向纠正采用基于重心平衡的旋转方向纠正方法，使得该词组的每一个字的中心均处于水平线上；(2)、对词组整体提提取基于弹性网格的方向特征，使得所提取的特征向量的分布呈高斯分布；(3)、利用修正的二次判决函数分类器对词组整体进行分类识别，得到识别结果。
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公开(公告)号：CN101488182B
公开(公告)日：2010-12-29
申请号：CN200810220334.4
申请日：2008-12-24
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K2209/011
Abstract: 本发明提供一种用于手写汉字识别的图像特征提取方法，将手写汉字图像切分成一系列稳定的特征提取区域，再通过尺度不变性特征变换算法对这些区域进行特征提取。本发明克服了直接应用SIFT特征点定位无法提取有效的适应不同书写风格的尺度不变特征的问题，结合手写汉字图像的特点，应用弹性网格技术与SIFT特征，设计出基于二次局部弹性区域的SIFT特征的手写汉字特征提取方法。
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公开(公告)号：CN101488182A
公开(公告)日：2009-07-22
申请号：CN200810220334.4
申请日：2008-12-24
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G06K9/4671 , G06K2209/011
Abstract: 本发明提供一种用于手写汉字识别的图像特征提取方法，将手写汉字图像切分成一系列稳定的特征提取区域，再通过尺度不变性特征变换算法对这些区域进行特征提取。本发明克服了直接应用SIFT特征点定位无法提取有效的适应不同书写风格的尺度不变特征的问题，结合手写汉字图像的特点，应用弹性网格技术与SIFT特征，设计出基于二次局部弹性区域的SIFT特征的手写汉字特征提取方法。
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