1、“..... 用其比较了用不同方法提取出的汉字特征的优劣，并改进了预处理和特征提取的 方法，取得了更好的效果。对各种分类器用于汉字特征的分类识别做了实验比较， 改进了神经网络分类器的结构......”。

2、“.....最后得到了套可行的脱机汉字识别方案。 关键词脱机汉字识别特征提取分类器 ， 点记录的就是最后划分好的每个网格的左上角和右下角 坐标。对每层的划分都要遍历三次图像的每个像素第次计算黑像素总数， 第二次对其行划分，第三次对其列划分。所以时间复杂度是，是图像 像素总数，是划分的层数。 图七是矩形弹性网格的划分结果，可以看到......”。

3、“.....图八是矩形弹性网格 对细化后的汉字划分的结果......”。

4、“.....细化的思路是反复遍历图像，删 除处在边界上的满足条件的黑像素，直到得到保持原物体拓扑结构的单像素宽的 线......”。

5、“.....我通过分析，找到了如下的条件 图五相邻像素的字母代号 如上图，为待处理的像素，其余八个像素是与相邻的像素，它们的代号见图 中的字母。如果为，则其不是黑像素，不用处理。如果为， 有个是，则是边界点，考虑其能否被删除。又因为地位 相同，这里只讨论为的情况。如果与相邻的八个像素至多有个黑像素， 则是线段的端点......”。

6、“.....同时左边那列 至少有个像素为，右面那列至少有个像素为，此时若删 除，将破坏黑像素的连通性，因此不能删如果为，左边右边两列中有 列全为，另列至多有两个，那么或者是端点或者删除会破坏黑像素连 通性，不能删除如果为，和为，或为，则删除会破坏 黑像素连通性，不能删除如果和为，那么或者是被包围的像素， 或者删除后会破坏黑像素的连通性，不能删除如果和为，那么 或者是被包围的像素......”。

7、“.....不能删除否则 可删除。这是为的情况，对于为的情况，只需将其旋转就可得 到删除条件。细化算法如下 做如下循环 从图像开始遍历每个像素，若为，为，根据上面所述条件判断其 是否应被删除，若应该删除，将其标记，遍历完后在原图像中将标记应 被删除的改为 从图像开始遍历每个像素，若为，为......”。

8、“.....它使用密度均衡原则，将汉字分 成的网格，水平方向上的份每份的黑像素个数相等，垂直方向的份 也是每份的黑像素个数相等，这是全局矩形弹性网格在此基础上，在每个网 格中，再进行同样的密度均衡划分，这就是局部矩形弹性网格。这样的划分可以 不断地进行下去。每次划分作为层，则全局矩形弹性网格是层矩形弹性网格， 局部矩形弹性网格是多层矩形弹性网格。这样的划分......”。

9、“.....但网格不可以划分得太多，若太多则汉字局部划分太细模 糊程度减小，不利于对不同风格汉字的容忍网格也不能分得太少，若太少则汉 字局部特征就会被抹杀掉了。 矩形弹性网格是多层的，可使用树结构。每个节点存储个网格的左上角和 右下角坐标以及子节点的指针。个节点的所有子节点构成对这个节点所表示的 网格的划分，子节点个数是动态的。矩形弹性网格划分的算法采用递归......”。