摘要：该文提出了一种有效的中文手写地址字符串的切分与识别方法。首先，利用笔划提取与笔划合并将字符串图像进行过切分，得到“字根”图像序列；然后综合利用几何信息、识别信息和语义信息挑选最优的“字根”合并路径，得到最优的切分结果及对应的最优识别结果。其中，几何信息是根据当前字符串自身的特点统计得到，因此可适应不同书写风格的字符串。识别信息由单字分类器给出，包括10个候选识别结果及其相应的置信度；单字分类器采用MQDF分类器。语义信息用基于字的bi-gram模型进行描述，模型参数是从包含18万条地址数据的数据库中统计得到的。用3000个实际的手写地址样本做试验，单字识别正确率达到88．28％。

关键词：地址识别 字符串切分 手写字符串识别 

单位：智能技术与系统国家重点实验室清华大学电子工程系 北京100084