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公开(公告)号：CN101971192B
公开(公告)日：2013-05-22
申请号：CN200880006150.6
申请日：2008-02-28
Applicant: 微软公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6807 , G06K9/468 , G06K2209/01 , G06K2209/011
Abstract: 描述了用于选择供在概率性东亚字符识别算法中使用的偏旁集的示例性技术。一种示例性技术包括对集合中的每一个东亚字符应用分解规则以生成包括作为节点的偏旁的渐进拆分图，从而使用最大似然和最小描述长度来公式化找出表示东亚字符集的最优偏旁集的优化问题并且解该优化问题以得到最优偏旁集。另一种示例性技术包括通过使用表征相对于其他东亚字符的偏旁的general函数以及表征偏旁复杂性的complex函数来选择最优偏旁集。
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公开(公告)号：CN101627398B
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN200880007303.9
申请日：2008-03-05
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/00879
Abstract: 描述了用于开发、训练和/或使用用于字符的在线手写识别的模型的示例性方法、系统和计算机可读介质。用于构建可训练的基于偏旁的HMM以用于字符识别的示例性方法包括定义偏旁节点以及定义连接节点，其中偏旁节点表示字符的结构元素，连接节点表示两个或多个偏旁之间的空间关系。这种方法可以包括使用子序列方向直方图向量(SDHV)聚类来确定基于偏旁的HMM中路径数，以及使用基于曲率尺度空间(CSS)的转角方向来确定基于偏旁的HMM中的状态数。
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公开(公告)号：CN101971192A
公开(公告)日：2011-02-09
申请号：CN200880006150.6
申请日：2008-02-28
Applicant: 微软公司
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6807 , G06K9/468 , G06K2209/01 , G06K2209/011
Abstract: 描述了用于选择供在概率性东亚字符识别算法中使用的偏旁集的示例性技术。一种示例性技术包括对集合中的每一个东亚字符应用分解规则以生成包括作为节点的偏旁的渐进拆分图，从而使用最大似然和最小描述长度来公式化找出表示东亚字符集的最优偏旁集的优化问题并且解该优化问题以得到最优偏旁集。另一种示例性技术包括通过使用表征相对于其他东亚字符的偏旁的general函数以及表征偏旁复杂性的complex函数来选择最优偏旁集。
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公开(公告)号：CN101627398A
公开(公告)日：2010-01-13
申请号：CN200880007303.9
申请日：2008-03-05
Applicant: 微软公司
CPC classification number: G06K9/00879
Abstract: 描述了用于开发、训练和/或使用用于字符的在线手写识别的模型的示例性方法、系统和计算机可读介质。用于构建可训练的基于偏旁的HMM以用于字符识别的示例性方法包括定义偏旁节点以及定义连接节点，其中偏旁节点表示字符的结构元素，连接节点表示两个或多个偏旁之间的空间关系。这种方法可以包括使用子序列方向直方图向量(SDHV)聚类来确定基于偏旁的HMM中路径数，以及使用基于曲率尺度空间(CSS)的转角方向来确定基于偏旁的HMM中的状态数。
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