手寫識別

手寫識別（HandWriting Recognition）是指將在手寫設備上書寫時產生的有序軌跡信息化轉化為漢字內碼的過程，實際上是手寫軌跡的座標序列到漢字的內碼的一個映射過程，是人機交互最自然、最方便的手段之一。

隨着智能手機、掌上電腦等移動信息工具的普及，手寫識別技術也進入了規模應用時代。

手寫識別能夠使用户按照最自然、最方便的輸入方式進行文字輸入，易學易用，可取代鍵盤或者鼠標。用於手寫輸入的設備有許多種，比如電磁感應手寫板、壓感式手寫板、觸摸屏、觸控板、超聲波筆等。

手寫識別屬於文字識別和模式識別範疇，文字識別從識別過程來説分成脱機識別（off-line）和聯機識別（on-line)兩大類，從識別對象來説又分成手寫體識別和印刷體識別兩大類，我們常説的手寫識別是指聯機手寫體識別。

jHWR手寫識別系統以先進的大容量字典技術為基礎，是一種能夠在任何時間、任何地點，向任何人實時、準確的提供手寫識別服務的高效便捷手段，非常符合信息時代動態更新和個性化查詢的需求。

聯機手寫識別是指將在手寫設備上書寫時產生的有序軌跡信息轉化為漢字內碼的過程，實際上是手寫軌跡的座標序列到漢字內碼的一個映射過程。如圖《eJHWR體系結構》所示

1.中文識別範圍

2. 多個識別字典可供選擇

3. 多語種識別

4. 更高的識別效果

5. 出色的識別引擎性能

6. 完善的識別功能庫

7. 多樣化的輸出結果

離線手寫識別涉及到將圖像中的文本自動轉換成是計算機可以使用的字符代碼。離線手寫識別是比較困難的，因為不同的人有不同的書寫風格。離線手寫識別主要應用在打印出來的文字識別上。

減少識別錯誤的技術

常常使用縮小識別範圍，例如郵政編碼只包含1~9的數字，識別這種數字可以減少錯誤的可能。

主要的技術：

指定特定的字符範圍；

利用字符的專有特點 ^[1]  。

字符的提取

離線字符識別往往涉及掃描過去寫的表格或文檔。這意味着該設備或軟件需要將掃描的圖像中所包含的單個字符提取出來。然而，在這一步中有幾種常見的缺陷。其中最常見的是將多個相連的字符當作為單個字符分離出來。這增加了識別的難度，但許多軟件已經開始適應這種問題。

字符的識別

當單個字符的提取出來後，識別引擎開始計算其對應的計算機字符。有幾種不同的識別技術。

特徵的提取

除了人工神經網絡外，程序員有時必須手動確定他們感覺很重要的屬性。

這些屬性可能是：

寬高比；

水平方向上的像素百分比；

豎直方向上的像素百分比；

筆畫數；

字符到圖像中心的平均距離；

這種方法可以提高識別的準確性，但需要花費更多的研發時間。

一般過程

在線手寫識別可以分解為幾個通用的步驟：

預處理；

特徵的提取；

分離出字符。

預處理的目的是摒棄無關的輸入數據,可以減少負面的影響。這涉及到速度和準確性。通常由圖像二值化、 正常化、 採樣、 平滑、去噪預處理等組成。

（一）eJHWR技術，運用句法結構自學習算法和基於特徵統計算法的多核心融和技術。具有如下特點：

1.識別率高。

2.識別速度快。

3.無筆順限制。

4.數據字典大小可縮擴。

（二）eJHWR支持環境

OS： WinCE , Nucleus, Embedded Linux , Symbian, Palm Os, HOPEN, pSOS, UCOS等

CPU： DragonBall(Motorola 68000) EZ(16M) 和VZ(33M)，MIPS, SH3, SH4, ARM7, StrongARM, ARM9, Xscale等

（三）eJHWR可以帶來如下主要功能：

1.文本輸入— 取代鍵盤輸入的頻繁按鍵，文字符號夾雜時免去頻繁的輸入方式切換，遇到不確定讀音的文字也可照常書寫。

2.快速定位— 用手寫筆擔當鼠標，快速定位，比鍵盤操作自如得多。

3.快速查詢— 當菜單層級太深或者不知道該查詢信息的準確分類時，調用手寫輸入，免除頻繁而茫然的鍵盤操作實現快速查詢 ^[2]  。