买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京计算机技术及应用研究所申请的专利一种融入笔画、结构信息的联机手写汉字识别方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115019315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210564571.2，技术领域涉及：G06V30/18；该发明授权一种融入笔画、结构信息的联机手写汉字识别方法和系统是由任海青;李昱江;王浩枫设计研发完成，并于2022-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融入笔画、结构信息的联机手写汉字识别方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融入笔画、结构信息的联机手写汉字识别方法和系统，属于模式识别、人工智能领域。本发明通过长短期记忆网络学习坐标点序列中的时序特征，通过坐标点序列相邻点之间的关系，找出坐标序列的拐点，将连续两个拐点之间的坐标点视为一个笔画对应的坐标点，对其进行处理形成笔画特征，并将笔画特征送入网络学习笔画序列特征，将特征序列在时间维度平均分成两部分，将每一个部分进行处理形成结构性的特征，送入分类器进行分类识别。本发明考虑了坐标点序列中的时序信息，又融入了笔画、结构这种汉字固有的核心特征信息，在一定程度上能够提升联机手写汉字识别精确度；有助于手写汉字识别的鲁棒性，以及小样本学习的特性。

本发明授权一种融入笔画、结构信息的联机手写汉字识别方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种融入笔画、结构信息的联机手写汉字识别方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：S1、在坐标点序列学习阶段，通过长短期记忆网络学习坐标点序列中的时序特征；S2、在笔画序列学习阶段，通过坐标点序列相邻点之间的关系，找出坐标序列的拐点，将连续两个拐点之间的坐标点视为一个笔画对应的坐标点，对其进行处理形成笔画特征，并将笔画特征送入长短期记忆网络学习笔画序列特征；S3、在结构特征学习阶段，笔画序列学习阶段输出的笔画序列特征，在时间维度，平均分成两部分，将每一个部分进行处理，形成结构特征；S4、将结构特征进行处理，送入softmax分类器进行分类识别；其中，所述步骤S2具体包括：假设当前坐标点xtmt,nt，mt为横坐标，nt为纵坐标，相邻的4个坐标点的坐标为，xt-1mt-1,nt-1，xt-2mt-2,nt-2，xt+1mt+1,nt+1，xt+2mt+2,nt+2，那么，分别根据横纵坐标计算xt，xt-1，xt+1，三个点在xt处的夹角θ1，以及xt，xt-2，xt+2三个点在xt处的夹角θ2，假如，θ1和θ2均小于90度，那么判定当前的点是拐点，确定为每一笔画的边界；所述步骤S2还包括：基于笔画的分界线，划分隐含层状态h＝h1,h2,…,ht,…,hT，T个隐含层状态，假设通过笔画切分，共得到I个笔画，对每一笔画涵盖的隐含层状态求和，得到输入p＝p1,p2,…,pi,…,pI；其中，表示在第i个笔画中对应的h＝h1,h2,…,ht,…,hT中的隐含层状态，r表示第i个笔画中共包含的坐标点的个数；然后将p＝p1,p2,…,pi,…,pI送入到长短期记忆网络中学习，得到笔画序列特征，q＝q1,q2,…,qi,…,qI；所述步骤S3具体包括：将笔画序列特征q＝q1,q2,…,qi,…,qI，在时间维度上平均分成两部分，将这两部分分别送入到长短期记忆网络中学习，得到然后将这两部份进行加和处理，得到联机手写汉字结构特征，

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京计算机技术及应用研究所，其通讯地址为：100854 北京市海淀区永定路51号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。