【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及手写体识别领域，特别涉及一种学生手写体高速扫描识别方法。
技术介绍
1、手写体笔迹识别是根据笔迹对书写者进行身份认证的一种基于生物行为识别技术，已在安防、金融等领域得到了广泛的应用，并逐渐成为计算机视觉和模式识别领域中研究的热点。
2、随着科技的进步，教育行业得到了快速的发展，为了方便老师快速的批改学生的作业，会采用扫描仪器将学生的作业进行扫描，将作业中的文字提取出来，从而方便教师批量且能够在任意地点对学生的作业进行批注修改，在该过程需要通过计算机对学生手写体高速扫描识别。
3、现有专利授权公告号为cn105260751b专利名称为一种文字识别方法及其系统的专利技术专利中记载了能对印刷体、较为工整的手写体字精准地识别，除了要求手写体字不能太潦草以致不能看出其文字结构特征外没有其它限制，能够高速、大批量地处理印刷体和手写体文稿、表格和票据等；
4、经研究，发现上述专利记载的方案和现有技术一样均存在如下弊端；
5、上述的方案采用笔划位置，也就是主要通过偏旁部首的方式实现对文字进行选取匹配率最高的文字进行识别，采用上述的方案进行大批量的识别，其主要是对文字进行单一处理和识别，逐渐增加笔划的特征和位置实现查找匹配，但是在实际情况中，字迹清楚时其直接一次性即可识别，对文件的识别影响效率方面主要是字迹潦草的字体，而当存在字迹潦草的字体时，采用笔划的特征和位置进行查找会受到很大的干扰，而且存在相同笔划的字数很多，因此，无法从其中精准的选取需要的汉字，因此其文字扫描识别的效率还是不高
技术实现思路
1、本专利技术的主要目的在于提供一种学生手写体高速扫描识别方法，可以有效解决
技术介绍
中的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
3、一种学生手写体高速扫描识别方法，包括以下步骤：
4、⑴、扫描输入：扫描识别学生手写体资料；
5、⑵、分割图片：对扫描的结果进行分割处理，分成若干份；
6、⑶、图片处理：对分割后的图片进行清晰度处理和尺寸调节：
7、⑷、文字识别：同时识别处理后多组图片上的文字；
8、⑸、文字汇总：按照分割顺序将识别后的文字连接，得到扫描识别结果。
9、优选的，所述分割图片时，按照段落进行分割，分割后图片之间语句独立，分割后图片上的文字差值小于100。
10、本专利技术在对文字处理时，将所有的文字分割成多组图片，采用同时处理的方式实现对文字的识别处理，因此，识别处理的速度相较于单独的图片大大的提升。
11、优选的，所述图片处理时，首先校正图片尺寸，校正后所有图片上文字的长度和宽度在设定范围内，然后调整图片的清晰度，调整后图片的分辨率大于500dp i。
12、在图片文字识别前对图片进行处理，调整图片的分辨率，使得图片上的文字相比较而言较为清楚，能够大大提高一次识别文字的速度和准确度。
13、对图片进行处理时可以对图片上文字之间的间隔进行处理，增加间隔，减少文字识别时周边文件笔迹对文字识别准确程度的影响，能够有效的提高文字识别的准确度。
14、本专利技术记载了一种学生手写体高速扫描识别方法，在对文字处理时，将所有的文字分割成多组图片，采用同时处理的方式实现对文字的识别处理，因此，识别处理的速度相较于单独的图片大大的提升，而且在识别前对图片进行处理，调整图片的分辨率，使得图片上的文字相比较而言较为清楚，能够大大提高一次识别文字的速度和准确度。
15、优选的，所述文字识别包括以下步骤：
16、①、字体分类：识别字体特征，判断手写体字体的类别；
17、②、特征提取：提取该类别字体的特征以及该手写体字体的独有特征：
18、③、一次识别：采用该类别字体的特征和独有特征对字体进行笔划识别；
19、④、识别汇总：将一次识别后的所有结果进行汇总；
20、⑤、缺漏统计：对汇总结果进行分析，判断是否存在识别不清楚的文字，不存在缺漏时，直接将识别汇总的结果输出。
21、书写不同字体时期笔划和笔迹完全不同，手写体字体的独有特征为个人在书写时笔划与该种字体特征的不同点，例如有些人在书写时一撇一捺比较长。
22、使用时，会对独有特征进行打包记录，当下一次扫描识别时，其匹配程度一样时，能够快速调取使用。
23、本专利技术记载了一种学生手写体高速扫描识别方法，其在使用时识别手写字体的类别，从而获取该种字体的特征，从而排除其它字体特征的干扰，其能够快速的实现对手写体的识别，而且识别获取该手写体字体的独有特征，相互结合，其针对个人进行分析处理，能够大大提高手写体识别的准确率，具有良好的使用前景。
24、优选的，所述缺漏统计步骤存在缺漏时采用下面步骤进行处理：
25、笔划处理：识别缺漏处手写字的笔划数量；
26、语句推荐：根据前后词汇向缺漏处填充符合句意的字或词语；
27、语段分析：根据笔划数量选取符合句意的字或词语，将其计入缺漏处构成完整语句，将该语句与前两句和后两句汇总统一进行分析，判断语句是否通畅，语句通畅时将结果汇总后输出。
28、一次文字识别时无法一次性识别，即存在识别错误可能性时，该处文字为空格显示，因此缺漏统计时能够直接识别缺漏。
29、语句推荐时推荐的字或词语也符合该处手写体对应的该类别字体的特征以及该手写体字体的独有特征。
30、本专利技术记载了一种学生手写体高速扫描识别方法，其对缺漏处进行二次分析，分析时结合本句的通畅程度推荐符合句意的字或词语，然后根据字体的笔划数量进行筛选，能够大大缩限字或词语的数量，从而能够快速且精准的将该处的文字推断出，从而能够大大缩短字迹模糊以及字迹潦草处理的时间，具有良好的使用前景。
31、优选的，所述语段分析过程中语句不通畅时，统计不通畅次数，当通畅次数小于a次时，将重新进行缺漏统计。
32、优选的，所述语段分析过程中语句不通畅时，统计不通畅次数，当通畅次数等于a次时，将缺漏处标记为空格汇总后输出。
33、优选的，所述语段分析过程中语句不通畅时，统计不通畅次数，当通畅次数等于a次时，将缺漏处内容发送给技术人员进行人工识别，人工识别汇总后输出。
34、优选的，所述语段分析过程中语句不通畅时标记该次采用的字或词语，重新进行缺漏统计时不在采用该字或词语。
35、本专利技术记载了一种学生手写体高速扫描识别方法，其会进行语段分析，即对缺漏处进行再次审查，从而能够大大提高手写体识别的准确性，而且能够对缺漏处反复识别次数进行限定，能够避免少过多对少数字词进行长时间的识别处理，从而能能够大大降低扫描识别的次数，使用效果好，具有良好的使用前景。
36、与现有技术相比，本专利技术一种学生手写体高速扫描识别方法，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述分割图片时，按照段落进行分割，分割后图片之间语句独立，分割后图片上的文字差值小于100。
3.根据权利要求2所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述图片处理时，首先校正图片尺寸，校正后所有图片上文字的长度和宽度在设定范围内，然后调整图片的清晰度，调整后图片的分辨率大于500dpi。
4.根据权利要求3所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述文字识别包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述缺漏统计步骤存在缺漏时采用下面步骤进行处理：
6.根据权利要求5所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述语段分析过程中语句不通畅时，统计不通畅次数，当通畅次数小于A次时，将重新进行缺漏统计。
7.根据权利要求6所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述语段分析过程中语句不通畅时，统计不通畅次数
8.根据权利要求7所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述语段分析过程中语句不通畅时，统计不通畅次数，当通畅次数等于A次时，将缺漏处内容发送给技术人员进行人工识别，人工识别汇总后输出。
9.根据权利要求8所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述语段分析过程中语句不通畅时标记该次采用的字或词语，重新进行缺漏统计时不在采用该字或词语。
...【技术特征摘要】
1.一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述分割图片时，按照段落进行分割，分割后图片之间语句独立，分割后图片上的文字差值小于100。
3.根据权利要求2所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述图片处理时，首先校正图片尺寸，校正后所有图片上文字的长度和宽度在设定范围内，然后调整图片的清晰度，调整后图片的分辨率大于500dpi。
4.根据权利要求3所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述文字识别包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种学生手写体高速扫描识别方法，其特征在于：所述缺漏统计步骤存在缺漏时采用下面步骤进行处理：
6.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈家海，吴波，叶家鸣，赵加玉，戴飞，周超，赵志豪，汪涛生，郝中伟，
申请(专利权)人：安徽七天网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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