多模型融合在手寫數(shù)字識別中的應(yīng)用研究.pdf

1、作為字符識別的一個重要研究分支，手寫數(shù)字識別在大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計、財務(wù)、稅務(wù)、金融以及郵件分揀等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。手寫數(shù)字識別的應(yīng)用領(lǐng)域要求識別的結(jié)果不允許有任何誤差。雖然只有10個數(shù)字，由于數(shù)字書寫隨意，有明顯的區(qū)域特性，再加上不能借助上下文的關(guān)系，導(dǎo)致手寫數(shù)字識別的研究更具有挑戰(zhàn)性。
　　為實現(xiàn)高效、快速的手寫數(shù)字識別，本文首先基于逐像素特征建立了手寫數(shù)字識別模型。通過實驗驗證分析，發(fā)現(xiàn)基于逐像素特征的識別模型對存在筆畫粘連缺失

2、、多余筆畫信息、字符傾斜等三種缺陷的手寫數(shù)字圖像識別性能較差，不能很好地將相似字符對區(qū)分開來。
　　為彌補逐像素特征識別模型的不足，在分析逐像素特征識別模型的誤識樣本圖像的基礎(chǔ)上，提出一種新的結(jié)構(gòu)特征——凹線特征。由于凹線特征具有描述手寫數(shù)字輪廓凹線的形態(tài)及位置的能力，因此對字符細微結(jié)構(gòu)差異敏感。提高了“相似字符對”分類的準確度。實驗結(jié)果表明，凹線特征雖然具有解決“三缺陷”圖像“相似字符對”的分類能力，然而，由于凹線特征提取的僅為

3、數(shù)字字符的局部信息，不能解決數(shù)字字符輪廓曲線出現(xiàn)噪聲干擾的問題，對存在“筆畫斷裂”“筆畫噪聲”等問題的圖像不能很好地識別。
　　為彌補凹線特征的不足，在分析逐像素特征識別模型誤識樣本圖像的基礎(chǔ)上，又提出一種新的統(tǒng)計特征——旋轉(zhuǎn)投影特征。旋轉(zhuǎn)投影特征提取數(shù)字字符各個方向上的投影值，能夠體現(xiàn)數(shù)字字符筆畫密度分布情況，解決了凹線特征隨字符輪廓噪聲干擾而變化的問題。實驗結(jié)果表明，旋轉(zhuǎn)投影特征雖然具有解決帶有輪廓噪聲干擾的手寫數(shù)字圖像識別的