手寫(xiě)體字符識(shí)別的特征提取和分類(lèi)器研究.pdf

1、隨著電子計(jì)算機(jī)的不斷發(fā)展,社會(huì)各個(gè)領(lǐng)域的信息化進(jìn)程也在不斷加快,在這個(gè)過(guò)程中,光學(xué)識(shí)別技術(shù)(OCR)逐漸成為一些工作中的主角。OCR技術(shù)中的手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別技術(shù)近年來(lái)發(fā)展迅速。盡管目前計(jì)算機(jī)還無(wú)法做到識(shí)別全部正確,但其應(yīng)用早已十分廣泛:例如公安領(lǐng)域的車(chē)牌識(shí)別,財(cái)務(wù)領(lǐng)域的財(cái)務(wù)報(bào)表、銀行票據(jù)信息的自動(dòng)錄入,郵政領(lǐng)域的郵政編碼自動(dòng)分揀等。另一方面,這一問(wèn)題也是模式識(shí)別的經(jīng)典問(wèn)題,其研究對(duì)于模式識(shí)別領(lǐng)域的其他問(wèn)題依然有很大的啟發(fā)作用,為追求更好的

2、識(shí)別性能,包括更高的識(shí)別率以及更快的識(shí)別速度,研究者仍然在識(shí)別過(guò)程的各個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行著深入的研究,可見(jiàn),手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別問(wèn)題的研究同時(shí)具有重要學(xué)術(shù)意義和實(shí)用價(jià)值。
　　 本文首先根據(jù)銀行實(shí)際工作中流通的票據(jù)掃描進(jìn)入計(jì)算機(jī)的灰度圖像,以實(shí)際場(chǎng)景中的手寫(xiě)體數(shù)字為樣本來(lái)源,建立了一套手寫(xiě)體數(shù)字字庫(kù),包括5萬(wàn)字的訓(xùn)練字庫(kù)和2萬(wàn)字的測(cè)試字庫(kù),該字庫(kù)完全取自實(shí)際場(chǎng)景,為真實(shí)灰度圖像字庫(kù)。其次,在特征提取方面,本文使用一種梯度細(xì)分特征,這種特征對(duì)圖

3、像梯度信息進(jìn)行子方向細(xì)分,并進(jìn)行模糊統(tǒng)計(jì),形成特征,第三,本文實(shí)現(xiàn)了四種分類(lèi)器:1)最近鄰單純型分類(lèi)器(NNS),它改進(jìn)了最近鄰分類(lèi)器的特征度量方式,由度量樣本到樣本的距離,變?yōu)槎攘繕颖镜侥硞€(gè)樣本子集所組成的單純型(Simplex)的距離,距離刻畫(huà)更加精準(zhǔn),識(shí)別率顯著提高。2)最近鄰單純型分類(lèi)器(NNS)與圖像形變匹配算法(IDM)組合而成的二級(jí)分類(lèi)器,它將NNS,IDM分別作為第一、二級(jí)分類(lèi)算法,根據(jù)第一級(jí)分類(lèi)結(jié)果的可靠度決定是否進(jìn)行