基于決策樹(shù)和AdaBoost的孟加拉文數(shù)字識(shí)別研究.pdf

1、本文以中國(guó)郵政集團(tuán)公司出口孟加拉國(guó)郵政的信函自動(dòng)分揀機(jī)項(xiàng)目為背景，為達(dá)到高可靠性的孟加拉郵政編碼數(shù)字的識(shí)別性能，研究了一種基于決策樹(shù)和AdaBoost的孟加拉手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別方法。系統(tǒng)由圖像預(yù)處理、特征提取、特征離散化、基于AdaBoost和概率估計(jì)決策樹(shù)的兩級(jí)分類(lèi)器四個(gè)模塊組成。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法對(duì)孟加拉手寫(xiě)體數(shù)字有識(shí)別可靠性高、魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)，滿(mǎn)足了系統(tǒng)的要求。 主要研究工作如下： 1、基于孟加拉手寫(xiě)體字符的實(shí)際情況

2、，實(shí)現(xiàn)了包括圖像平滑、二值化、筆劃寬度歸一化以及字符大小歸一化等預(yù)處理工作； 2、根據(jù)孟加拉手寫(xiě)體數(shù)字的特殊結(jié)構(gòu)，采用了一種開(kāi)環(huán)一閉環(huán)結(jié)構(gòu)特征，使提取的結(jié)構(gòu)特征既能充分代表每類(lèi)樣本信息又能很好地將不同類(lèi)別加以區(qū)分，有效地降低了特征的維數(shù)，提高了分類(lèi)器的效率； 3、提取了方向特征作為上述結(jié)構(gòu)特征的補(bǔ)充，該特征有很好的抗噪性能，對(duì)結(jié)構(gòu)特征起到良好的互補(bǔ)作用： 4、采用基于拉普拉斯平滑的概率估計(jì)決策樹(shù)作為基分類(lèi)器，在給