基于多重隱馬爾可夫模型的手寫字符識別方法研究.pdf

1、由于漢字字符集龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、變形又多,脫機識別是一大難題.本文以脫機手寫漢字識別方法為研究內(nèi)容,對各種方法的理論和實驗結(jié)果進行深入的研究和對比分析,全面地介紹了脫機手寫體漢字識別的預(yù)處理方法,討論了傳統(tǒng)的二值化、平滑和細化算法.提出了一種描述規(guī)范化處理的統(tǒng)一的數(shù)學(xué)框架,通過定義漢字圖像的水平、垂直特征分布(包括投影、線距離、筆畫間隔等)以及特征分布的均衡函數(shù),將四種典型的規(guī)范化處理(線性、非線性)融入這個數(shù)學(xué)框架之中,對方法的運算復(fù)雜

2、度、參數(shù)選取和對識別率的影響進行了系統(tǒng)的分析.在此基礎(chǔ)之上,提出了一種基于改進的手寫體漢字非線性規(guī)范化處理方法和統(tǒng)計模型的脫機手寫體漢字識別算法.定義了一種適合漢字筆型特點的線密度函數(shù),減小了非線性規(guī)范化處理對漢字圖像四個邊界處變形較大的影響,有效地提高了后期識別的正確率.詳細地分析了隱馬爾可夫模型(HMM:Hidden Markov Model)的基本理論和方法,提出了一種基于多重隱馬爾可夫模型(MHMM:Multiple HMM)的