基于統(tǒng)計(jì)法與結(jié)構(gòu)法的手寫數(shù)字識(shí)別研究.pdf

1、脫機(jī)手寫數(shù)字識(shí)別是一個(gè)至今仍沒有完美解決的問題，是一個(gè)很有挑戰(zhàn)的問題。它有著廣泛而重要的應(yīng)用需求，如識(shí)別郵政編碼、銀行收據(jù)、稅收票據(jù)、各種打印手寫的數(shù)字等等，這吸引了眾多研究者持續(xù)不斷的為之努力。
　　 介紹了手寫數(shù)字識(shí)別的研究現(xiàn)狀與未來發(fā)展的趨勢(shì)。討論了識(shí)別所需的預(yù)處理工作如圖像二值化、圖像分割、歸一化與字符細(xì)化。針對(duì)目前特征的組合對(duì)提高識(shí)別率效果明顯，而多種分類器組合不僅識(shí)別速度慢且效果甚微的情況，研究了一種將梯度特征、曲率

2、特征、小波變換特征組合，直接使用分類性能優(yōu)秀的支持向量機(jī)做為分類器的統(tǒng)計(jì)法。詳細(xì)說明了特征提取的方法，論述了支持向量機(jī)與使用其實(shí)現(xiàn)工具進(jìn)行識(shí)別的方法。
　　 研究了一種簡(jiǎn)便實(shí)用的結(jié)構(gòu)法：將數(shù)字圖像按特征點(diǎn)分解，去除細(xì)小分支后再重組，對(duì)重組后的線段進(jìn)行簡(jiǎn)化的基元分類，最后根據(jù)字符所含基元與特征點(diǎn)來分類識(shí)別。該方法避免了傳統(tǒng)方法中的學(xué)習(xí)過程，減少了識(shí)別的時(shí)間。為提高識(shí)別可靠性，嘗試性對(duì)同一批樣本分別用兩種方法識(shí)別，再對(duì)兩種識(shí)別結(jié)果進(jìn)