手寫體漢字的計(jì)算機(jī)識別研究.pdf

1、手寫體漢字計(jì)算機(jī)識別是模式識別領(lǐng)域最難解決的問題之一.在我們所從事的《計(jì)算機(jī)筆跡鑒別》和《網(wǎng)絡(luò)化筆跡檢索》項(xiàng)目的研究與應(yīng)用中,經(jīng)常需要從選定文稿中挑選出常見字以備鑒定,然而,從大段的手寫文稿中挑選出所需要的字跡是一件繁瑣的事情,工作量大、容易出錯(cuò).為了提高軟件的鑒別效率及實(shí)現(xiàn)軟件的自動(dòng)化、智能化,有必要對其中的手寫體漢字實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)自動(dòng)跟蹤識別.手寫體漢字的識別是尚未攻克的難題,相關(guān)的資料有限,在短期內(nèi)試圖完全解決這一難題是不大可能的.然

2、而,該課題研究的是部分常用漢字的識別,與傳統(tǒng)意義上的大數(shù)量集的漢字識別有所區(qū)別,這為該課題的成功實(shí)施提供了可能性.該文的主要研究內(nèi)容為:文字識別的原理和方法,漢字圖像的預(yù)處理,漢字識別的分類算法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在漢字識別中的應(yīng)用,常用漢字識別系統(tǒng)方案設(shè)計(jì)與開發(fā).文字識別的原理和方法介紹了文字識別領(lǐng)域采用的一般方法和策略——基于數(shù)學(xué)特征的統(tǒng)計(jì)決策法和基于結(jié)構(gòu)特征的句法分析法.漢字圖像的預(yù)處理包括對識別文稿進(jìn)行平滑去噪、圖像二值化、傾斜校正、行字

3、切割、歸一化以及細(xì)化.漢字識別的分類算法包括對漢字進(jìn)行粗分類和細(xì)分類,在不同的分類方法中各采用兩種互補(bǔ)的特征抽取算法,并相應(yīng)地在識別上采用不同的策略.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在漢字識別中的應(yīng)用包括研BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法、設(shè)計(jì)漢字識別所需要的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),即在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層、中間層、隱含層采用64-20-4的結(jié)構(gòu),并利用Matlab6.5對所設(shè)計(jì)方案進(jìn)行仿真和驗(yàn)證.該項(xiàng)目在漢字識別領(lǐng)域最新成果的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并開發(fā)了三級識別策略的漢字識別系統(tǒng).第一級,