離線手寫體漢字鑒別及識別算法研究.pdf

1、隨著模式識別技術的發(fā)展，手寫漢字筆跡鑒別和字符識別的研究越來越引起人們的重視。漢字字符有其自身的特點：字符種類多，字形復雜，而手寫字符又存在書寫風格各異的問題。為了滿足應用的需求，深入的研究手寫漢字筆跡鑒別和字符識別具有廣泛的應用價值。本文的主要研究內(nèi)容和學術貢獻有以下幾個方面：
　　首先，針對目前采集到的筆跡圖像樣本的背景、噪聲、大小不一等問題，本文設計了一套筆跡圖像預處理系統(tǒng)。該方法對于影響圖像樣本的格線等背景，設計了閾值分割

2、方法進行背景去除；為體現(xiàn)手寫字符的書寫風格，進行了灰度化和二值化的處理；通過實驗比較驗證了手寫漢字圖像的各種去噪方法，選取自適應中值濾波方法對圖像進行去噪；最后針對字符或紋理圖像樣本大小各異的問題，設計了行、字分割和尺寸歸一化。整個預處理系統(tǒng)為后續(xù)的特征提取效果提供了保證。
　　其次，在文本依存的離線手寫漢字筆跡鑒別問題上，提出采用各項異性高斯濾波器對樣本進行特征提取的方法，通過實驗分析了尺度和角度參數(shù)對于特征值的重要性。針對濾波

3、器參數(shù)選擇耗時過高的問題，提出了結合人工蜂群算法和LDA算法的參數(shù)優(yōu)化方法。實驗證明，該參數(shù)優(yōu)化方法可以大幅提高鑒別的時間效率。
　　對于基于文本獨立的離線手寫漢字筆跡鑒別，針對目前算法存在識別率不高的問題，提出一種特征融合的方法進行筆跡特征的提取。該方法結合了局部二值模式方法的局部特征提取能力強，和多通道分解方法全局特征提取效果好的優(yōu)點，同時在空域和時域上進行特征提取，應用于文本獨立的筆跡鑒別中，取得了不錯的識別率。