基于自然筆畫拆分的手寫文字識別方法.pdf

1、在手寫識別系統(tǒng)中，手寫文字特征提取大都是結(jié)合不同語言文字的本身特征采用統(tǒng)計的方法來實現(xiàn)。對于漢字來說，中文漢字不僅類別數(shù)多而且還包含很多相似字，另外復(fù)雜的漢字形狀結(jié)構(gòu)，不同書寫人書寫的風(fēng)格差異使得手寫漢字的變形很大。目前提取漢字特征時，大多用到漢字基本單元包括橫、豎、撇、捺等漢字特有的結(jié)構(gòu)特征，并結(jié)合有效的統(tǒng)計特征作為其文字特征。然而由于手寫風(fēng)格的多樣化，提取文字的基本單元是一件很困難的事情，而文字特征的正確提取對文字識別系統(tǒng)又有直接的

2、影響，因而探討如何從手寫文字中提取到一種通用且穩(wěn)定的結(jié)構(gòu)特征就有重要意義。
　　本文在考慮手寫文字字形多樣化以及不同用戶書寫習(xí)慣等情況下，提出一種基于自然筆劃拆分的手寫識別方法。本文提出的方法主要包括三個階段：首先對采集到的手寫文字進(jìn)行自然筆劃拆分，獲得文字拆分單元。文中我們提出了三種語言無關(guān)的拆分規(guī)則，分別是基于坐標(biāo)點之間斜率、曲率的拆分規(guī)則及其混合規(guī)則；然后本文對上一階段得到的拆分單元進(jìn)行歸類，并分別根據(jù)人工定義的基本單元類別

3、以及根據(jù)聚類算法進(jìn)行基本單元的歸類；最后本文采用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類方法實現(xiàn)文字的識別。由于僅僅以拆分后文字單元類標(biāo)構(gòu)成的特征矩陣過于稀疏，文中還研究了為每一文字增加模糊特征重新構(gòu)造其特征矩陣并進(jìn)行分類識別。
　　實驗中，本文所采用的方法以華南理工采集的SCUT-COUCH2009、哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院采集的HIT-OR3C以及中科院采集的CASIA-OLHWDB1的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，以哈爾濱工業(yè)大學(xué)深圳研究生院HIT-OR