用戶自適應(yīng)聯(lián)機(jī)手寫漢字識(shí)別方法.pdf

1、最近幾年P(guān)DA和其他觸屏終端用戶使用數(shù)量每年都在劇增。這使得用戶對(duì)更加高效的、適應(yīng)用戶自身書寫習(xí)慣的手寫識(shí)別算法的需求也更加迫切。而用戶書寫筆跡自適應(yīng)技術(shù)將會(huì)為針對(duì)特定用戶筆跡的高效識(shí)別提供可行性。用戶自適應(yīng)過程實(shí)際上就是將識(shí)別系統(tǒng)由用戶無關(guān)轉(zhuǎn)化為用戶相關(guān)的過程。自適應(yīng)轉(zhuǎn)化的過程就是讓識(shí)別系統(tǒng)通過不斷增量學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)的。雖然傳統(tǒng)意義上的手寫識(shí)別技術(shù)已經(jīng)比較成熟,并且也已經(jīng)廣泛應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活當(dāng)中,可是自適應(yīng)技術(shù)在手寫識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用卻因?yàn)楦鞣N

2、原因并未被廣泛采用到實(shí)際系統(tǒng)中去。所做的工作的目的是開發(fā)一個(gè)自適應(yīng)聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別系統(tǒng),這個(gè)系統(tǒng)可以識(shí)別多種不同風(fēng)格的書寫方式。所做的工作內(nèi)容包括以下幾個(gè)方面。
　　(1)自適應(yīng)方法的實(shí)現(xiàn)及評(píng)價(jià)
　　首先建立一個(gè)用戶級(jí)分類器模型。通過自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)不斷對(duì)用戶分類器模型進(jìn)行調(diào)整。自適應(yīng)過程主要是通過對(duì)用戶分類器已有模型和新引入的用戶數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合、重新分解生成分類器模型實(shí)現(xiàn)。自適應(yīng)方法的效果評(píng)價(jià)是在CASIA-OLHWDB、SC

3、UT-COUCH字庫及HIT-OR3C文檔庫上進(jìn)行的。HIT-OR3C文檔庫共有20份手寫文檔。在每一份文檔上分別建立用戶分類器,并在之上進(jìn)行有無自適應(yīng)條件下識(shí)別效果對(duì)比試驗(yàn)。試驗(yàn)結(jié)果顯示,識(shí)別率在使用自適應(yīng)學(xué)習(xí)技術(shù)之后提高了近1.67個(gè)百分點(diǎn)。
　　(2)改進(jìn)后的修正二次判別函數(shù)(MQDF)性能評(píng)價(jià)
　　改進(jìn)的MQDF分類器中的后(d-k)個(gè)特征值的平均值乘以了一個(gè)系數(shù)alpha(0

4、顯的特征帶來的干擾。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明, alpha的加入使得識(shí)別率在三個(gè)庫上平均提高了近3.82個(gè)百分點(diǎn)。
　　(3)利用CMF函數(shù)對(duì)形近字進(jìn)一步判別
　　形近字很容易被 MQDF分類器誤判。利用Compound Mahalanobis Distance Function(CMF)對(duì)形近字進(jìn)一步辨別。實(shí)驗(yàn)表明CMF的使用使得識(shí)別率在三個(gè)庫上平均提高了0.71個(gè)百分點(diǎn)。
　　(4)對(duì)分類器模型進(jìn)行壓縮
　　對(duì)生成的較大