2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著科技水平的不斷提高,脫機(jī)手寫體漢字識別技術(shù)已經(jīng)成為各行業(yè)中廣泛使用的技術(shù)之一。由于漢字都是由“橫”、“豎”、“撇”和“捺”4種筆畫構(gòu)成的,所以如何準(zhǔn)確、迅速地識別出漢字的筆畫特征,成為了手寫體漢字識別的研究難點(diǎn)。特征提取方法是漢字識別中的最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一。有效的特征提取方法可以快速、準(zhǔn)確地識別出漢字的筆畫特征。本文研究的主要內(nèi)容如下:
  1.對手寫體漢字的樣本進(jìn)行采集,然后介紹了幾種常用的圖像預(yù)處理的方法。通過對手寫體漢字

2、圖像進(jìn)行預(yù)處理,使?jié)h字圖像變得更加容易被識別。
  2.手寫體漢字的特征提取。本文介紹了幾種常用的針對漢字識別的特征提取方法。針對Gabor變換提取手寫體漢字圖像的特征能夠抑制漢字的噪聲、模糊等圖像干擾,但是不能有效地識別因書寫方式不同而出現(xiàn)文字變形的漢字圖像的這種情況,本文將雙彈性網(wǎng)格技術(shù)和改進(jìn)的Gabor特征提取法結(jié)合起來,提出一種基于Gabor的雙彈性網(wǎng)格特征提取方法。該方法首先對手寫體漢字圖像進(jìn)行子圖像分解,劃分成“橫”、

3、“豎”、“撇”、“捺”4個(gè)子圖像;然后運(yùn)用雙彈性網(wǎng)格技術(shù)及設(shè)置了最優(yōu)參數(shù)的Gabor濾波器組對子圖像進(jìn)行特征提取。通過實(shí)驗(yàn)表明,該方法與其它特征提取法相比,計(jì)算量明顯減少,識別速度顯著提高。說明這種方法能夠有效地避免文字變形和噪聲等問題,有效地提高了識別率。
  3.手寫體漢字的分類識別。主要介紹了常見的幾種分類方法,分別介紹了最近鄰(KNN)分類法、樸素貝葉斯分類法、支持向量機(jī)(SVM)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法。再通過對比實(shí)驗(yàn)分析

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