手寫漢字的筆劃特征與粗分類.pdf

1、摘要摘要酷息時代呼喚著實用手寫體漢字識別(HandwritenChineseCharacterRecognitionHCCR)系統(tǒng)的出現(xiàn)，因此對HCCR的研究迫在眉睫。漢字筆劃寬度(Strokewidth)是HCCR系統(tǒng)中最基本的統(tǒng)計特征，但手寫漢字的書寫很不規(guī)整，給筆劃寬度的確定帶來很大的困難婦丈文提出掃描首筆劃的概念和基于首筆劃的筆劃寬度確定算法，實驗分析證明這種算法能有效克服了漢字筆劃傾斜和粘連所帶來的困難，具有很好的適應性和魯棒

2、性。本文在仔細分析FanWu筆劃抽取算法優(yōu)缺點的基礎上，提出了基于Runlength游程的并行筆劃抽取算法，它能夠抵抗點陣中微小的凸起和凹陷噪聲，文中闡述的模糊筆劃連接概念為粗分類中的多筆劃匹配提供了有效信息。恤字識別研究方法包括:統(tǒng)計識別法和結構識別法。前者不適用于手寫體漢字識別，后者使用漢字的本質結構特征，但要提取大字量、多字形的漢字本質特征又太復雜了只有將二者結合起來刁‘有生命力，為特征的HCCR粗分類子系統(tǒng)方案，包括:因峙本文提

3、出了以筆劃結構部首模式表達、部首模糊匹配、調整部首權重w和二級粗分類的思想。本文實現(xiàn)了一個包含26個部首的粗分類系統(tǒng)，通過實驗證明用部首位置、筆劃類型和筆劃關系表達部首模式的可行性，并提出了系統(tǒng)改進的方向。關鍵字:筆劃寬度i粗分類、模糊筆劃連接模糊匹配第一章前言第一章前言1.1文字識別研究的歷史回顧和現(xiàn)狀文字識別是模式識別領域的一個重要研究分支，主要研究如何能夠讓計算機“認識”印刷(或書寫)在紙張〔或其他介質)上文字的相關技術和系統(tǒng)。由

4、于早期字符識別系統(tǒng)都是首先利用光電轉換裝置(例如掃描儀)把字符圖像信息轉換為電信號，然后送入計算機進行模式分類識別，因此，文字識別又被稱為光學字符識別(OpticalCharacterRecognition，簡稱OCR).目前，文字識別按所識別文字的種類一般分為西文字符識別、數字識別和漢字識別(ChineseCharacterRecognition，簡稱CCR)三種。對前兩種f7題的研究始于19世紀初，目前己進入應用階段，研發(fā)出許多商用

5、西文字符識別系統(tǒng)。漢字識別問題的研究是隨著模式識別和人工智能研究的進展，在西文和數字識別的基礎上開展起來的，20世紀70年代取得了初步的研究成果。由于漢字識別具有字符數量大、字體多、結構復雜、字形相似等特點，而且印刷(或書寫)質量也有好有壞，這些都給漢字識別研究帶來了許多難以克服的困難。早期的漢字識別研究主要集中在日本，我國的漢字識別研究始于20世紀70年代，經過廣大學者和科研人員近三十年的努力也取得了豐碩的成果，目前已經有了商品化的漢

6、字識別系統(tǒng)面世。但是漢字識別遠還沒有達到完全實用化的程度，這個領域中還有很多艱巨的任務、難關需要完成和解決，還需要國內外研究人員長期的共同努力。1.2漢字識別研究的范圍和應用領域~、伴隨看信息時代前進的腳步，漢字識別研究在建立漢字信息庫、實現(xiàn)漢字信息處理系統(tǒng)自動化(例如辦公自動化)等方面都起著舉足輕重的作用。它的應用范圍非常廣泛，包括:高速自動地將印刷體或手寫體漢字輸入計算機，構建智能計算機的智能接「l，將漢字圖像壓縮為漢字編碼減少存儲

7、、傳輸的數據量根據識別漢字類型的不同，漢字識別的研究內容包括:聯(lián)機手寫體漢字識別(OnlineHandwrittenChineseCharacterRecognition)，印刷體漢字識別(PrintedChineseCharacterRecognitionPCCR)，脫機手寫體漢字識別(OflineHandwritenChineseCharacterRecognitionHCCR)。對前兩種內容的研究已經進入了實用化階段，而脫機手寫體