基于Gabor理論的脫機(jī)手寫漢字識(shí)別.pdf

1、現(xiàn)有的OCR（Optical character recognition，光學(xué)字符識(shí)別）技術(shù)可以將印刷體文檔中的文字高速、自動(dòng)地輸入計(jì)算機(jī)，取得很好的識(shí)別效果。然而脫機(jī)手寫漢字，由于形狀千差萬別，且因人而異，現(xiàn)有OCR技術(shù)對其進(jìn)行處理時(shí)的可靠性和準(zhǔn)確性都難以滿足實(shí)際需求。因此，加強(qiáng)脫機(jī)手寫漢字識(shí)別的研究就顯得尤為迫切。
　　 脫機(jī)手寫漢字識(shí)別中，特征提取和分類器設(shè)計(jì)是兩大主要問題。文中設(shè)計(jì)了一種提取紋理特征進(jìn)行漢字識(shí)別的方法，把

2、漢字看作是含有特殊紋理信息的圖像，把漢字識(shí)別看作是紋理鑒別，這種方法是與內(nèi)容無關(guān)的，不需要局部微細(xì)特征分析。由于漢字字符集龐大，若將輸入的未知漢字特征與字典中的全部漢字特征進(jìn)行逐一比較，不僅識(shí)別效果不理想，而且計(jì)算量很大，將會(huì)影響到系統(tǒng)的識(shí)別速度。所以，系統(tǒng)中采用先粗分類再細(xì)識(shí)別的兩級(jí)分類策略，首先提取粗網(wǎng)格特征，利用樹形分類器對漢字進(jìn)行粗分類，然后利用二維實(shí)Gabor濾波器提取紋理特征，使用歐氏距離分類器來完成細(xì)識(shí)別任務(wù)。在識(shí)別系統(tǒng)中