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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于文本骨架和关键点的字符识别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：CN118609142B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202410653436.4，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于文本骨架和关键点的字符识别方法是由李泽群;陈晶田设计研发完成，并于2024-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于文本骨架和关键点的字符识别方法在说明书摘要公布了：本发明属于光学字符识别技术领域，具体涉及一种基于文本骨架和关键点的字符识别方法，包括：将灰度图像处理为文本骨架和文本关键点；基于文本骨架分离文本中的各偏旁与各符号，并结合文本关键点，得到每行文本位置的上界和下界以及每个偏旁的核心位置；基于核心位置，利用HMM，得到各偏旁的占位参量；将文本骨架和文本上下界数据输入含有HMM的神经网络，经过两步HMM，得到各个偏旁的间架结构；基于各偏旁的核心位置、占位参量和间架结构，重新整理间架结构，最终得到易于识别的图像。本发明能在确保耗时不明显增加的情况下，在各种干扰下都能够较为准确地识别汉字。

本发明授权一种基于文本骨架和关键点的字符识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于文本骨架和关键点的字符识别方法，其特征在于，包括： 提取含有待识别文本的灰度图像中的所有文本骨架和文本关键点； 基于所有文本骨架，采用神经网络分类识别出待识别文本中的各偏旁和各符号；结合所有文本骨架和文本关键点，得到每行文本位置的上界和下界；根据文本关键点空间排布，确定待识别文本中每个偏旁的核心位置； 采用隐马尔可夫模型HMM，将由每行文本中各偏旁的核心位置所构成的矩阵作为结果链Y、二维平衡参数所构成的矩阵作为PY|x，计算概率链X，其各元素对应作为各偏旁的占位参量Lo,i； 基于每行文本的文本骨架、上界和下界，采用神经网络得到该行文本的各偏旁作为单个汉字出现的概率Pq,i、作为左偏旁出现的概率Pl,i以及作为右偏旁出现的概率Pr,i；计算PI,i＝Pq,i+Pl,i+Pr,i；采用HMM，将由该行文本各偏旁的Pq,i所构成矩阵作为结果链Y、非偏旁化概率所构成矩阵作为PY|X，计算概率链X，其各元素对应作为各偏旁的摘出概率Pf,i；采用HMM，将由该行文本中各偏旁的向左依附概率Cl,i＝Pr,i*Pl,i+1所构成矩阵作为结果链Y、偏旁化概率所构成矩阵作为PY|X，计算概率链X，其各元素对应作为各偏旁的左偏旁化概率Pl,i；其中，向右依附概率Cr,i＝Pl,i*Pr,i+1，右偏旁化概率Pr,i＝1-Pf,i-Pl,i； 求概率序列的最大值，n表示偏旁总个数，根据最大值对应的各偏旁的Cl,i、Cr,i和Pf,i，判断对应偏旁的间架结构； 根据各偏旁的核心位置和Lo,i确定各相邻偏旁之间的空格数，根据各偏旁的间架结构提取各汉字，将所述各符号插入各汉字中间，完成字符识别。

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