基于多重隱馬爾可夫模型的手寫字符識(shí)別方法研究.pdf

1、由于漢字字符集龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、變形又多,脫機(jī)識(shí)別是一大難題.本文以脫機(jī)手寫漢字識(shí)別方法為研究內(nèi)容,對(duì)各種方法的理論和實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行深入的研究和對(duì)比分析,全面地介紹了脫機(jī)手寫體漢字識(shí)別的預(yù)處理方法,討論了傳統(tǒng)的二值化、平滑和細(xì)化算法.提出了一種描述規(guī)范化處理的統(tǒng)一的數(shù)學(xué)框架,通過定義漢字圖像的水平、垂直特征分布(包括投影、線距離、筆畫間隔等)以及特征分布的均衡函數(shù),將四種典型的規(guī)范化處理(線性、非線性)融入這個(gè)數(shù)學(xué)框架之中,對(duì)方法的運(yùn)算復(fù)雜

2、度、參數(shù)選取和對(duì)識(shí)別率的影響進(jìn)行了系統(tǒng)的分析.在此基礎(chǔ)之上,提出了一種基于改進(jìn)的手寫體漢字非線性規(guī)范化處理方法和統(tǒng)計(jì)模型的脫機(jī)手寫體漢字識(shí)別算法.定義了一種適合漢字筆型特點(diǎn)的線密度函數(shù),減小了非線性規(guī)范化處理對(duì)漢字圖像四個(gè)邊界處變形較大的影響,有效地提高了后期識(shí)別的正確率.詳細(xì)地分析了隱馬爾可夫模型(HMM:Hidden Markov Model)的基本理論和方法,提出了一種基于多重隱馬爾可夫模型(MHMM:Multiple HMM)的