一种在统一识别框架下小型化手写体文本识别器的方法
专利汇可以提供一种在统一识别框架下小型化手写体文本识别器的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 涉及智能手机、 平板电脑 、手提电脑、导航仪等移动智能终端的信息输入领域，具体地指一种统一识别 框架 下小型化手写体文本识别器的方法。具体包括以下步骤：（1）小型化单字切分分类器，（2）小型化单字识别器，（3）小型化自然语言模型，（4）系统参数优化。，下面是一种在统一识别框架下小型化手写体文本识别器的方法专利的具体信息内容。
1.一种在统一识别框架下小型化手写体文本识别器的方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
（1）小型化单字切分分类器
在单字切分分类器的构建过程中，采用基于多假设的切分，先依据相邻笔 画的外接矩阵的重叠，把所有的笔画分成不可分割的笔画块，然后由从相邻原始块的滑边（off-stroke）上抽取的几何特征，同时在原始块或组合块上抽取内部结构特征向量，组成单字切分特征向量，然后对抽取的特征向量通过基于 Fisher 线性判定分析进行特征选择，使单字切分特征 向量的维度压缩至10 左右；
（2）小型化单字识别器
在小型化单字识别器的构建过程中，首先选择只占内存几百KB 的联机单字识别器 LTM, 然后基于最小分类错误线性统合联机 LTM 识别器和小型化的脱机单字识别器，用最大似然估计方法初始化特征压缩矩阵、脱机单字识别器的参数，进一步对识别器的特征向量通过分块聚类获得数据压缩用数据字典（聚类中心），最后基于判定分析方法步优化以上三个部分参数，以确保脱机单字识别器小型化与高识别率；
（3）小型化自然语言模型
在小型化自然语言模型的构建中，将通过存储词汇元组出现概率的传统模式向直接拟合一个泛化了的概率生成函数转变，即采用基于一元、二元和三元线性内插（Interpolation）平滑的自然语言模型；
（4）系统参数优化
在上述各专家模块小型化的基础上，基于最小分类错误算法对统一识别框架各模块的统合参数进行最优化。
一种在统一识别框架下小型化手写体文本识别器的方法
技术领域
发明内容
在单字切分分类器的构建过程中，采用基于多假设的切分，先依据相邻笔 画的外接矩阵的重叠，把所有的笔画分成不可分割的笔画块，然后由从相邻原始块的滑边（off-stroke）上抽取的几何特征，同时在原始块或组合块上抽取内部结构特征向量，组成单字切分特征向量。然后对抽取的特征向量通过基于 Fisher 线性判定分析进行特征选择，使单字切分特征 向量的维度压缩至10 左右；
（2）小型化单字识别器
在小型化单字识别器的构建过程中，首先选择只占内存几百KB 的联机单字识别器 LTM, 然后基于最小分类错误线性统合联机 LTM 识别器和小型化的脱机单字识别器。用最大似然估计方法初始化特征压缩矩阵、脱机单字识别器的参数，进一步对识别器的特征向量通过分块聚类获得数据压缩用数据字典（聚类中心）。最后基于判定分析方法步优化以上三个部分参数，以确保脱机单字识别器小型化与高识别率；
（3）小型化自然语言模型
在小型化自然语言模型的构建中，将通过存储词汇元组出现概率的传统模式向直接拟合一个泛化了的概率生成函数转变，即采用基于一元、二元和三元线性内插（Interpolation）平滑的自然语言模型；
（4）系统参数优化
在上述各专家模块小型化的基础上，基于最小分类错误算法对统一识别框架各模块的统合参数进行最优化。
具体实施方式
在单字切分分类器的构建过程中，采用基于多假设的切分，先依据相邻笔画的外接矩阵的重叠，把所有的笔画分成不可分割的笔画块，然后由从相邻原始块的滑边（off-stroke）上抽取的几何特征，同时在原始块或组合块上抽取内部结构特征向量，组成单字切分特征向量。然后对抽取的特征向量通过基于 Fisher 线性判定分析进行特征选择，使单字切分特征 向量的维度压缩至10 左右；
（2）小型化单字识别器
在小型化单字识别器的构建过程中，首先选择只占内存几百KB 的联机单字识别器 LTM, 然后基于最小分类错误线性统合联机 LTM 识别器和小型化的脱机单字识别器。用最大似然估计方法初始化特征压缩矩阵、脱机单字识别器的参数，进一步对识别器的特征向量通过分块聚类获得数据压缩用数据字典（聚类中心）。最后基于判定分析方法步优化以上三个部分参数，以确保脱机单字识别器小型化与高识别率；
（3）小型化自然语言模型
在小型化自然语言模型的构建中，将通过存储词汇元组出现概率的传统模式向直接拟合一个泛化了的概率生成函数转变，即采用基于一元、二元和三元线性内插（Interpolation）平滑的自然语言模型；
（4）系统参数优化
在上述各专家模块小型化的基础上，基于最小分类错误算法对统一识别框架各模块的统合参数进行最优化。
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