1、的识别效果汉字结构类型样本容量能识别数量不能识别数量识别率上下结构左右结构半包围全包围复合表对不同结构汉字的识别率很规范重庆大学本科学生毕业设计论文算法实现结果和分析从上表可以看出，该算法对半包围和复合结构的汉字识别效果不太理想，主要因为这两种结构的汉字书写起来难度较大，用鼠标很难把每笔划写得标准，这就直接导致了识别率的降低从以上实验结果，我们可以得出结论基于多特征提取的识别算法。
2、序实现阶段采用了语言进行程序设计，实验也取得了较好的效果。通过在机上的模拟实验表明，基于多特征提取的中文识别算法在联机手写汉字识别领域有很大的优越性，该算法简单且易于实现，能有效利用汉字输入时的笔划特征，识别效果上明显胜过单纯的结构特征匹配算法，最主要的是该算法耗时少，能很好地满足手写汉字输入的实时性要求。同时该算法有存在着些不足，表现在对鼠标写入的部分汉字图像识别效果不好，主要。
3、张青，小波变换在手写体汉字识别中的应用，电路与系统学报，年期。重庆大学本科学生毕业设计论文基于多特征提取的中文识别算法学生刘平净学号指导教师何光辉专业信息与计算科学重庆大学数理学院学院二七年六月所以汉字识别是难度较大的文字识别。近年来，随着模式识别技术及计算机科学技术的发展，汉字识别也取的了极大的进展。汉字识别的基本过程包括汉字输入预处理特征提取分类识别识别后处理五个大步骤。根据。
4、别系统的资源消耗和实时性提出了很高的要求，该文所阐述的基于多特征提取的中文识别算法资源消耗少不需要硬件加速识别速度快，有着很好的应用前景。重庆大学本科学生毕业设计论文参考文献参考文献张炘中汉字识别技术北京中文与东方语言信息处理学会出版社，王绪龙汉字信息处理，北京国防工业出版社，张炘中，汉字自动识别研究综述，中文信息，创刊号，张炘中，我国汉字识别研究的进展，中文信息学马安鹏著，程序。
5、行下面演示手写汉字的识别操作，首先写入汉字重庆大学本科学生毕业设计论文算法实现结果和分析图汉字的写入点击“识别”按扭进行识别操作图系统识别写入的汉字图像汉字被成功识别。若字库中没有写如的汉字，可以点击“学习”按扭向字库中添加此字。如下图所示图通过“学习”过程向字库添加汉字特征结果分析通过前面几章的讲述，至此基于多特征提前的联机手写汉字识别算法及起计算机实现都已完成，下面是部分实验。
6、以下两方面的原因由于时间限制，预处理和识别算法实现上都存在些不足，从而影响了识别效果。该算法实验阶段采用的是模拟，而用于输入的鼠标设备在汉字输入时容易弯曲抖动，以至笔划很不规范，导致输入汉字的识别效果不理想。在实际应用中，汉字输入终端都是专用的手写设备，这样便可以极大地提高识别率。算法的前景展望正如本文绪论中所述，汉字识别应用的领域越来越广，在日常生活中的应用也越来越多，这就对识。
7、过两级识别机制，弥补了单纯基于笔划特征算法和单纯基于统计特征算法的不足，同时在计算量上也没有增大太多，多写的比较规范的汉字能识别以上，在实际应用中取得了比较好的效果，但有实现该算法有两点必须注意基于笔划特征提取算法强调书写每个字时都要遵循定的笔顺此处的“笔顺”是广义的，即第次向字库中读入该字时的书写顺序，不然将无法识别，现在字库中的常用字都是严格按笔顺写入的，如使用者的书写习惯不。
8、同，可在第次使用时向字库中添加。此外还有点，书写汉字时不能有连笔现象，这样将无法识别或得到错误结果。由于手写体和印刷体差别很大，欲使通常应用于印刷体汉字识别的基于统计特征的算法在手写体汉字识别中取的较好效果，汉字的书写就必须强调规范工整，不然可能无法正确识别。上述两点注意事项其实可以看做是本算法的不足，目前基于汉字特征点的识别算法和小波分析算法可以对以上不足做出比较好的补充，具体。
9、拟结果介绍支持界面操作，在平台上建立文件，根据系统提示建立对话框后拖入需要的控件按扭文本框等，在控件的消息响应里写如响应代码，按此步骤程序运行结果如下图程序运行界面其中中间的白色区域是模拟手写板，用鼠标可以在里面进行写字操作，右边四个按扭的功能分别为识别对写如的汉字图像进行识别清除清除手写板中内容以重新书写学习若想要往字库中添加字符，可先写如要添加的汉字然后点击此键退出结束软件运。
10、识别效果和对算法的分析。在实验中能识别的汉字图像如重庆大学本科学生毕业设计论文算法实现结果和分析图能够识别的汉字图像示例图不能识别的汉字图像示例算法对书写规范性不同的汉字图像的识别率见下表汉字书写的规范性样本容量能识别数量不能识别数量识别率很规范较规范不规范表对不同程度规范汉字图像的识别率其中，规范性主要是指笔划的标准程度，比如说“横”的歪曲度等。下表给出了该算法对不同结构的汉字。
11、计导学，清华大学出版社。钱能，程序设计教程，清华大学出版社。谭浩强，程序设计，清华大学出版社。俞庆英吴建国，种联机手写汉字识别算法的研究和实现，合肥学院学报自然科学版年期。冈萨雷斯，数字图像处理，科学出版社，陈友斌，丁晓青，吴佑寿种新的用于手写汉字识别的非线性归化方法模式识别与人工智能章毓敏，图像处理和分析，清华大学出版社。贾永康，识别联机手写体汉字的多级分类方法，信号处理年期。。
12、查阅参考书目。重庆大学本科学生毕业设计论文总结和展望总结和展望论文总结论文选题是在第七学期后期确定的，之后发放了任务书。第八学期至三周通过相关资料的查询，综合考虑了算法耗时识别效果耗费资源等因素，初步拟订将基于结构特征和基于统计特征的算法进行结合改进。在算法的实现上，考虑到该算法是面向应用设计的，而语言能对结果做有效的仿真且易于转换为在嵌入式设计广泛使用的标准语言，所以在算法的程。
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