【摘 要】
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本文提出了一种针对重叠书写的中文手写句子实时识别方法.采用切分和识别集成的字符串识别框架，首先用支持向量机判断新输入的笔划是否属于新的笔划块，并对笔划块进行合并得到候选字符，进而用单字分类器对候选字符进行识别得到候选类别，形成一个候选切分-识别网格.每当提笔时间大于设定的阈值时，系统假设字符串输入完毕，并对候选切分-识别网格进行最优路径搜索得到句子识别结果.本文方法充分地利用了笔划块的几何信息，针
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京 100191 北京交通大学电子信息工程学院,北京
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本文提出了一种针对重叠书写的中文手写句子实时识别方法.采用切分和识别集成的字符串识别框架，首先用支持向量机判断新输入的笔划是否属于新的笔划块，并对笔划块进行合并得到候选字符，进而用单字分类器对候选字符进行识别得到候选类别，形成一个候选切分-识别网格.每当提笔时间大于设定的阈值时，系统假设字符串输入完毕，并对候选切分-识别网格进行最优路径搜索得到句子识别结果.本文方法充分地利用了笔划块的几何信息，针对重叠书写的特点，设计了有效的几何模型加入到路径评价函数中，并结合单字分类器和语言模型，提高了字符切分和识别正确率.在生成的联机中文重叠书写字符串样本上进行测试，得到了91.55％的字符正确率，表明了本文方法的有效性.
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