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手写输入原理

氨基硅油乳液手写输入方法，是完全以平常的习惯，把要输入的汉字写在一块叫书写板的设备上(实际上是一种数字化仪，现在有的与屏幕结合起来，可以显示笔迹)。这种设备将笔尖走过的轨迹按时间采样后发送到计算机中，由计算机软件自动完成识别，并用机器内部的方式保存、显示。汉字识别的方法基本上分为统计识别、结构识别以及神经网络方法等几大类。大量的联机手写识别系统采用的都是结构识别方法。所谓结构识别方法，其出发点是汉字的组成结构，从汉字的构成上讲，汉字是由笔划(点、横、竖、撇、捺等)、偏旁、部首构成，通过把复杂的汉字模式分解为简单的子模式直至基本模式元素，对子模式的判定，以及基于符号运算的匹配算法，达到对复杂模式的识别。结构识别法的优点是区分相似字的能力强，缺点是抗干扰能力差。统计识别方法是将汉字看为一个整体，其所有的特征是从这个整体上经过大量的统计而得到的，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。统计识别的特点是抗干扰性强，缺点是细分能力较弱。识别率是手写汉字识别研究中最重要的环节，影响识别率的因素也是手写识别技术研究中的难点，目前影响识别率的因素主要有以下几个方面：笔顺问题。由于不同人具有不同的书写习惯，笔划的书写顺序经常发生变化，因此，单纯通过串匹配进行识别难以达到理想效果。对汉字进行描述时，仅仅采用一维串也就显得不够，必须利用一些二维方法来描述，从而又极大地增加了匹配的难度。

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管形母线连笔问题。一般人写字时都不会一笔一划地书写，为了节省时间，连笔字是自然而然的事情，一些行书连笔甚至完全脱离了楷书的框架。从实用角度讲，连笔问题比笔顺问题具有更重要的意义。对于结构识别而言，连笔一方面使笔划种类大大增加，甚至达到难以归纳的程度；另一方面，连笔又使得笔段抽取难度大增，因为连笔会增加一些冗余笔段，连笔造成的畸变又会使笔段方向严重离散。总之，连笔不论对于基于哪种基元的结构识别都是严峻的挑战。相似字区分。汉字种类繁多，很多汉字彼此之间非常相似，例如“己、已、巳”三个字相差只在细微之间。手写汉字的变形十分严重，怎样能使识别系统抓住微小的差别，目前还是一个非常值得研究的问题。对抗干扰能力的要求。抗干扰能力，也称为鲁棒性，对于联机手写识别系统的性能是非常重要的。书写时候，笔划的畸变、丢失，多余笔段(如笔锋)的插入，字的倾斜，部件间相对位置、大小的变化，这些都是经常发生的现象。对于结构识别来说，会造成基元提取和识别的错误。传统的结构识别方法恰好在鲁棒性上是薄弱环节。因此，要想取得好的性能，必须对传统识别方法进行改进，增强其鲁棒性，从而增加实用性。钳流表

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