魏元喜 陈 霞 王海波

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1 引言

研究非受限情况下的手写字体的切分具有重要现实意义。字符切分和字符识别密不可分，准确而高效的字符切分能极大地帮助字符的准确识别，字符切分是字符识别的重要实践基础。

字符切分有着广阔的应用前景，特别是随着互联网和多媒体技术的快速发展，很多行业都迫切需要能够从大量的图像或视频资料中找到所需的文字信息。其中，在教育领域的智能判卷是其重要应用方向之一。本文研究将图像语义分割技术应用在英文试卷手写单词切分上，将答卷图像分割为单个单词图像，便于识别算法进行字符识别及图文转写。

手写字的切分与识别是一个非常复杂的过程。传统的字符切分主要是基于像素或区域的连通性特点进行处理。例如：投影算法［1］、滴水算法［2］、连通区域算法等，这类算法具有高效、快速等特点，在打印字体切分上有着广泛的应用。

对于字符切分，近几年还有一类方法是基于字符的文本的图像特性，对图像进行形态学预处理，从而基于某种机制来寻找字符切分点。文献［3］提出了一种新的核心区域的概念，用于对这些困难的倾斜手写单词进行切分。文献［4］提出了一种利用语言的基本结构特征对手写文本进行独立字符切分方法。文献［5］提出一种基于距离的切分（DBS）方法对句子、单词和字符分别进行切分。……