基于特征融合的脫機(jī)手寫體漢字識別.pdf

1、脫機(jī)手寫體漢字識別是模式識別領(lǐng)域一個極具挑戰(zhàn)性的課題，它將在信函分揀、銀行票據(jù)識別、統(tǒng)計報表處理以及手寫文稿的自動輸入等諸多方面發(fā)揮巨大的作用。如果能使用計算機(jī)準(zhǔn)確的識別漢字的圖像，無疑會大大有利于解決傳統(tǒng)人工處理方式中存在的工作量大、成本高、效率低、時效性差等問題。因此，手寫體漢字的識別研究有著重大的現(xiàn)實意義和十分廣闊的應(yīng)用前景，一旦研究成功并投入應(yīng)用將產(chǎn)生巨大的社會和經(jīng)濟(jì)效益。 本文針對脫機(jī)手寫體漢字中的預(yù)處理、特征提取、特

2、征融合等進(jìn)行了研究，完成了手寫體漢字識別研究領(lǐng)域中的以下幾個方面的工作： 1、預(yù)處理在手寫體漢字識別中占有重要地位。它包括二值化、平滑、細(xì)化、規(guī)范化等。對手寫體漢字進(jìn)行非線性規(guī)范化，能有效地減少同類字符之間的差異。本文討論了手寫體漢字的預(yù)處理方法，實現(xiàn)了幾種非線性規(guī)范化方法，并進(jìn)行了實驗比較。 2、在特征提取方面：本文首先介紹了兩種常用的方向分解方法：OR方向分解和AND方向分解，并基于彈性網(wǎng)格技術(shù)進(jìn)行特征提取。另外本文

3、實現(xiàn)了一種簡單加權(quán)方法和兩種考慮周邊鄰域網(wǎng)格的加權(quán)方法：高斯加權(quán)和線性加權(quán)。本文首次將Kirsch邊緣梯度方向分解應(yīng)用到漢字識別上。 3、在特征融合方面：漢字的結(jié)構(gòu)特征能夠反映出其全局特性，而統(tǒng)計特征又能反映出其局部特性。因此本文選取了幾種具有互補(bǔ)性質(zhì)的漢字特征，并基于主成分分析的特征融合方法進(jìn)行了融合實驗。 4、最后，本文還對網(wǎng)格方向特征、模糊網(wǎng)格特征和融合后的特征進(jìn)行了整票識別的仿真實驗比較。其中融合后的特征的整票識