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龙图腾网获悉广州城建职业学院申请的专利一种手写汉字识别、纠正方法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：CN119323794B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411878005.4，技术领域涉及：G06V30/244；该发明授权一种手写汉字识别、纠正方法是由李佛君;王锦倪;钟高升;张应华设计研发完成，并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种手写汉字识别、纠正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种手写汉字识别、纠正方法，包括获取手写汉字图像，并对其进行降噪处理；对降噪处理后的手写汉字图像进行图像分割，提取具有汉字的待识别图像；建立训练数据集与目标手写汉字第一识别模型；基于训练后的目标手写汉字第一识别模型对待识别图像进行检测，得到待识别图像中手写汉字的第一识别结果；基于超图神经网络对第一识别结果中的潦草字体进行纠正；本发明通过采用EfficientDet双重网络对图像进行识别，融合特征金字塔模型，对潦草和非潦草手写汉字进行特征处理，使用对抗网络生成海量对抗潦草样本数据提高潦草汉字识别效果，同时采用超图神经网络对识别出的潦草汉字进行精准潦草类型识别，因此识别潦草汉字速度快，纠正潦草汉字精准度高。

本发明授权一种手写汉字识别、纠正方法在权利要求书中公布了：1.一种手写汉字识别、纠正方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取手写汉字图像，并对其进行降噪处理； S2：对降噪处理后的手写汉字图像进行图像分割，提取具有汉字的待识别图像； S3：基于模板匹配得到待识别图像中单个汉字的边框； S4：建立训练数据集与目标手写汉字第一识别模型，并基于训练数据集对目标手写汉字第一识别模型进行训练； S5：基于训练后的目标手写汉字第一识别模型对待识别图像进行检测，得到待识别图像中手写汉字的第一识别结果，所述第一识别结果包括潦草字体和非潦草字体； S6：基于超图神经网络对第一识别结果中的潦草字体进行纠正； 步骤S4中，所述建立训练数据集与目标手写汉字第一识别模型的具体实现过程为： S41：通过手写汉字获取潦草和非潦草的汉字图像数据，一部分用于测试集，一部分用于训练集，通过所述训练集训练出两个EfficientDet网络模型，所述EfficientDet网络模型的特征采集网络为ResNeXt，训练后得到的两个网络模型分别记为ResNeXt-A和ResNeXt-B，所述汉字图像数据通过手动方式进行标签化定义，包括定义为潦草和非潦草两个标签； S42：将所述S41的EfficientDet网络模型划分为特征提取网络ResNeXt、特征金字塔和潦草分类回归网络，采用所述特征提取网络ResNeXt提取潦草和非潦草图像的特征，将所述特征金字塔串联到所述特征提取网络ResNeXt，对所述特征金字塔每一层进行卷积，并通过所述潦草分类回归网络进行分类和回归； S43：使用所述测试集对所述特征提取网络ResNeXt进行网络迭代测试，并且输出识别结果，当识别准确率达到所设置阈值，停止该模型训练，所述识别结果用于判断图像是否潦草。

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