Segmentation and Recognition Algorithm for Chinese Handwritten Address Character String
基于多信息融合的中文手写地址字符串切分与识别

该文提出了一种有效的中文手写地址字符串的切分与识别方法.首先,利用笔划提取与笔划合并将字符串图像进行过切分,得到"字根"图像序列;然后综合利用几何信息、识别信息和语义信息挑选最优的"字根"合并路径,得到最优的切分结果及对应的最优识别结果.其中,几何信息是根据当前字符串自身的特点统计得到,因此可适应不同书写风格的字符串.识别信息由单字分类器给出,包括10个候选识别结果及其相应的置信度;单字分类器采用MQDF分类器.语义信息用基于字的bi-gram模型进行描述,模型参数是从包含18万条地址数据的数据库中统计得到的.用3000个实际的手写地址样本做试验,单字识别正确率达到88.28%.