面向连续叠写的高精简中文手写识别方法研究

连续手写识别是中文手写输入技术的核心,自然、快捷地输入中文信息一直是模式识别乃至人工智能领域追求的目标。提出了一种有效克服小屏幕限制的连续叠写汉字识别方法。该方法基于切分-识别集成的解码框架,先使用过切分算法处理输入的书写轨迹；然后启用一种新颖的感知机算法判定字符的边界；随后采用来自字符分类模型、几何模型和语言模型的多种上下文信息进行路径解码。为适应不同类型的移动终端,特别提出了一种高效压缩字符分类模型的方法,以有效减少字符识别过程对存储和内存的占用。该识别方法已在android平台上部署,并进行了大规模的测试实验。实验结果证实了该识别方法的性能和效率。