基于過程神經網(wǎng)絡的脫機手寫體漢字特征提取與識別方法的研究.pdf

1、脫機手寫體漢字識別因其重要的理論意義和實用價值已成為模式識別領域中的熱門課題。漢字識別屬于超大規(guī)模的分類識別問題,而脫機手寫體漢字由于書寫的隨意性和不規(guī)范造成的漢字形變與連筆以及缺乏書寫過程信息等問題,成為漢字識別領域的研究難題之一。本文將過程神經網(wǎng)絡的理論和方法與人類認知漢字的過程結合起來,研究了基于過程神經網(wǎng)絡的脫機手寫體漢字特征提取與識別方法,對機器“認知”脫機手寫體漢字進行了新的探索。
　　論文的主要研究工作如下:

2、　　1.分析并提出了一種具有容錯性的漢字特征表征方法。通過模擬人類漢字的書寫習慣,將脫機手寫體漢字的特征容錯性的表征為筆劃類型數(shù)量、筆劃類型位置、拓撲結構類型數(shù)量和筆劃書寫順序特征,給出了脫機手寫體漢字多特征的表征方法。
　　2.構建了用于提取脫機手寫體漢字特征的過程神經網(wǎng)絡模型。將手寫體漢字二維點陣的圖像轉化為空間聚合與時間聚合的序列,利用過程神經網(wǎng)絡的時空聚合能力,建立用于提取脫機手寫體漢字特征的過程神經網(wǎng)絡模型,并運用粒子群

3、優(yōu)化算法對網(wǎng)絡進行訓練,采用訓練好的過程神經網(wǎng)絡提取手寫體漢字的多特征,構建脫機手寫體漢字多特征數(shù)據(jù)表。
　　3.研究了具有容錯機制的脫機手寫體漢字識別匹配規(guī)則。通過模仿人類識字時的對比、判斷、分析能力,給出了具有容錯性的脫機手寫體漢字識別匹配規(guī)則,將待識別脫機手寫體漢字的多特征數(shù)據(jù)表與樣本庫中的手寫體樣本的多特征數(shù)據(jù)表進行容錯性匹配識別。
　　4.從SCUT-IRAC手寫體漢字圖像樣本庫中選取了各種類型的脫機手寫體漢字樣本