手写字体识别方法、系统以及终端设备技术方案

本发明专利技术公开了一种手写字体识别方法、系统以及终端设备，其中方法包括以下步骤：获取用户书写的手写字体文字，并对手写字体文字进行特征提取以获得手写字体文字的特征信息，以及根据手写字体文字的特征信息创建文本库；采集手写书稿的图像，并对手写书稿的图像进行处理以获取每个手写字体文字的特征信息；选择文本库中与手写书稿的作者相对应的用户的映射关系集，并通过调用选择的映射关系集对手写书稿中每个手写字体文字的特征信息进行匹配，以获得每个手写字体文字对应的标准字体文字；根据每个手写字体文字对应的标准字体文字生成手写书稿对应的标准字体书稿。本发明专利技术能够快速识别手写书稿的手写字体，并且识别精度得到了大大提高。

【技术实现步骤摘要】
手写字体识别方法、系统以及终端设备
本专利技术涉及计算机识别
，特别涉及一种手写字体识别方法、一种手写字体识别系统以及一种终端设备。
技术介绍
当前，随着文字处理技术的快速发展，很多电子设备都具备手写输入文字的功能，通过识别算法将手写字体的文字转换为计算机文字。但是，现有手写字体的识别方法大多数是基于笔画或者轨迹来进行识别的，其需要对笔画或轨迹进行准确提取和识别，然而由于每个人的手写字体都不同，并且很多文字在手写时会出现笔画变形、甚至被省去，所以有时很难准确、快速地识别出手写字体的文字。因此，现有手写字体的识别方法，无论是在识别精度方面，还是在识别速度方面，都很难满足用户的需求。
技术实现思路
本专利技术旨在至少在一定程度上解决上述技术中的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种手写字体识别方法，基于不同用户手写字体的特性不同来创建相应的映射关系集，然后在识别某一用户的手写书稿时调用其对应的映射关系集，从而能够快速识别手写书稿的手写字体文字，并且识别精度得到了大大提高。本专利技术的第二个目的在于提出一种计算机可读存储介质。本专利技术的第三个目的在于提出一种终端设备。本专利技术的第四个目的在于提出一种手写字体识别系统。为达到上述目的，本专利技术第一方面实施例提出的一种手写字体识别方法，包括以下步骤：获取用户书写的手写字体文字，并对所述手写字体文字进行特征提取以获得所述手写字体文字的特征信息，以及根据所述手写字体文字的特征信息创建文本库，其中，所述文本库包括至少一个用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集；采集手写书稿的图像，并对所述手写书稿的图像进行处理以获取所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息；选择所述文本库中与所述手写书稿的作者相对应的用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集，并通过调用选择的映射关系集对所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息进行匹配，以获得所述手写书稿中每个手写字体文字对应的标准字体文字；根据所述手写书稿中每个手写字体文字对应的标准字体文字生成所述手写书稿对应的标准字体书稿。根据本专利技术实施例的手写字体识别方法，通过获取用户书写的手写字体文字，并对手写字体文字进行特征提取以获得手写字体文字的特征信息，然后根据手写字体文字的特征信息来创建文本库，从而可以基于不同用户的手写字体的不同特性来创建不同用户所对应的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集，这样在对某用户的手写书稿进行识别时，通过采集手写书稿的图像，并对手写书稿的图像进行处理以获取手写书稿中每个手写字体文字的特征信息，然后选择文本库中与手写书稿的作者相对应的用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集，并通过调用选择的映射关系集对手写书稿中每个手写字体文字的特征信息进行匹配，来获得手写书稿中每个手写字体文字对应的标准字体文字，最后根据手写书稿中每个手写字体文字对应的标准字体文字生成手写书稿对应的标准字体书稿，从而能够实现对手写书稿的手写字体进行快速识别，并且识别精度得到了大大提高，对手写书稿的快速准确识别具有重要的实际意义。另外，根据本专利技术上述实施例提出的手写字体识别方法还可以具有如下附加的技术特征：根据本专利技术的一个实施例，通过采集用户书写的手写字体文字的图像以获取用户书写的手写字体文字，并对所述手写字体文字所对应的图像进行处理以进行特征提取。根据本专利技术的一个实施例，对所述手写字体文字所对应的图像进行处理以进行特征提取，包括：将所述手写字体文字所对应的图像转化为灰度图；对所述手写字体文字所对应的灰度图进行HOG处理以获取HOG特征，以便将HOG特征作为所述手写字体文字的特征信息。根据本专利技术的一个实施例，根据所述手写字体文字的特征信息创建文本库，包括：将所述手写字体文字对应的HOG特征输入到预设的极限学习机模型，并通过设置所述极限学习机模型的参数进行训练，以建立手写字体文字的HOG特征与标准字体的映射关系集。根据本专利技术的另一个实施例，在获取用户书写的手写字体文字时，获取所述手写字体文字对应的标准字体，并多次对所述手写字体文字进行特征提取以获得所述手写字体文字的多个HOG特征，以及根据所述手写字体文字的多个HOG特征建立特征集合，以作为所述手写字体文字的特征信息，并根据所述特征值集合和所述手写字体文字对应的标准字体生成该用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集。根据本专利技术的一个实施例，对所述手写书稿的图像进行处理以获取所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息，包括：将所述手写书稿的图像转化为灰度图；对所述手写书稿对应的灰度图进行预处理以获得所述手写书稿中每个手写字体文字的灰度图；对所述手写书稿中每个手写字体文字的灰度图进行HOG处理以获取HOG特征，以便将HOG特征作为所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息。根据本专利技术的一个实施例，对所述手写书稿对应的灰度图进行预处理，包括：对所述手写书稿对应的灰度图进行网格化处理以撷取所述手写书稿中每个手写字体文字的矩形块。根据本专利技术的一个实施例，在创建文本库时，还建立至少一个用户的手写字体文字的特征信息与最佳手写字体的映射关系集，以便在根据手写字体文字的特征信息与最佳手写字体的映射关系集对所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息进行匹配时，直接获得所述手写书稿中的每个手写字体文字，并根据所述手写书稿中的每个手写字体文字生成所述手写书稿的电子版书稿。为达到上述目的，本专利技术第二方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有手写字体识别程序，该手写字体识别程序被处理器执行时实现如上所述的手写字体识别方法。根据本专利技术实施例的计算机可读存储介质，其存储的手写字体识别程序被处理器执行时，实现上述的手写字体识别方法，从而能够实现对手写书稿的手写字体进行快速识别，并且大大提高了识别精度，将误差降低到最低，对手写书稿的快速准确识别具有重要的实际意义。为达到上述目的，本专利技术第三方面实施例提出的一种终端设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的手写字体识别程序，所述处理器执行所述手写字体识别程序时实现如上所述的手写字体识别方法。根据本专利技术实施例的终端设备，通过执行上述的手写字体识别方法，能够实现对手写书稿的手写字体进行快速识别，并且大大提高了识别精度，将误差降低到最低，对手写书稿的快速准确识别具有重要的实际意义。为达到上述目的，本专利技术第四方面实施例提出的一种手写字体识别系统，包括：获取模块，用于获取用户书写的手写字体文字；特征提取模块，用于对所述手写字体文字进行特征提取以获得所述手写字体文字的特征信息；创建模块，用于根据所述手写字体的特征信息创建文本库，其中，所述文本库包括至少一个用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集；采集模块，用于采集手写书稿的图像；图像处理模块，用于对所述手写书稿的图像进行处理以获取所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息；匹配模块，用于选择所述文本库中与所述手写书稿的作者相对应的用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集，并通过调用选择的映射关系集对所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息进行匹配，以获得所述手写书稿中每个手写字体文字对应的标准字体文字；生成模块，用于根据所述手写书稿中每个手写字体本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种手写字体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户书写的手写字体文字，并对所述手写字体文字进行特征提取以获得所述手写字体文字的特征信息，以及根据所述手写字体文字的特征信息创建文本库，其中，所述文本库包括至少一个用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集；采集手写书稿的图像，并对所述手写书稿的图像进行处理以获取所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息；选择所述文本库中与所述手写书稿的作者相对应的用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集，并通过调用选择的映射关系集对所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息进行匹配，以获得所述手写书稿中每个手写字体文字对应的标准字体文字；根据所述手写书稿中每个手写字体文字对应的标准字体文字生成所述手写书稿对应的标准字体书稿。

【技术特征摘要】
1.一种手写字体识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取用户书写的手写字体文字，并对所述手写字体文字进行特征提取以获得所述手写字体文字的特征信息，以及根据所述手写字体文字的特征信息创建文本库，其中，所述文本库包括至少一个用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集；采集手写书稿的图像，并对所述手写书稿的图像进行处理以获取所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息；选择所述文本库中与所述手写书稿的作者相对应的用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集，并通过调用选择的映射关系集对所述手写书稿中每个手写字体文字的特征信息进行匹配，以获得所述手写书稿中每个手写字体文字对应的标准字体文字；根据所述手写书稿中每个手写字体文字对应的标准字体文字生成所述手写书稿对应的标准字体书稿。2.如权利要求1所述的手写字体识别方法，其特征在于，通过采集用户书写的手写字体文字的图像以获取用户书写的手写字体文字，并对所述手写字体文字所对应的图像进行处理以进行特征提取。3.如权利要求2所述的手写字体识别方法，其特征在于，对所述手写字体文字所对应的图像进行处理以进行特征提取，包括：将所述手写字体文字所对应的图像转化为灰度图；对所述手写字体文字所对应的灰度图进行HOG处理以获取HOG特征，以便将HOG特征作为所述手写字体文字的特征信息。4.如权利要求3所述的手写字体识别方法，其特征在于，根据所述手写字体文字的特征信息创建文本库，包括：将所述手写字体文字对应的HOG特征输入到预设的极限学习机模型，并通过设置所述极限学习机模型的参数进行训练，以建立手写字体文字的HOG特征与标准字体的映射关系集。5.如权利要求3所述的手写字体识别方法，其特征在于，在获取用户书写的手写字体文字时，获取所述手写字体文字对应的标准字体，并多次对所述手写字体文字进行特征提取以获得所述手写字体文字的多个HOG特征，以及根据所述手写字体文字的多个HOG特征建立特征集合，以作为所述手写字体文字的特征信息，并根据所述特征值集合和所述手写字体文字对应的标准字体生成该用户的手写字体文字的特征信息与标准字体的映射关系集。6.如权利要求1-5中任一项所述的手写字体识别方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：董志辉，江晟，
申请(专利权)人：刘梅英，
类型：发明
国别省市：福建,35