基于子空間的手寫字符集成識(shí)別研究與應(yīng)用.pdf

1、近年來，模式識(shí)別領(lǐng)域出現(xiàn)了一些新的理論和方法，子空間模式識(shí)別法就是其中之一。本文研究的目的就是將這一新的識(shí)別方法應(yīng)用于手寫字符的小字符集識(shí)別，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法構(gòu)造一個(gè)實(shí)用的集成識(shí)別系統(tǒng)。本文的應(yīng)用背景是高校畢業(yè)生就業(yè)信息光電錄入及管理系統(tǒng)。 子空間方法最初是線性特征抽取和數(shù)據(jù)壓縮的產(chǎn)物，其作用是將矢量形式給出的數(shù)據(jù)壓縮到能量集中的主軸上，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)從高維空間向低維空間映射。應(yīng)用于字符識(shí)別中，子空間模式識(shí)別方法的關(guān)鍵作用就在于

2、：將字符特征矢量從高維空間向低維空間映射，找出代表各類別的能量主軸，由此構(gòu)造出代表各類別特征的子空間。在分類決策時(shí)，將樣本特征矢量向各類別子空間投影，由投影長(zhǎng)度判別樣本歸屬，這也是子空間方法與其它統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法的不同之處。作為一種新的模式識(shí)別方法，本文講述了子空間方法的基本理論、子空間分類器的構(gòu)造、分類決策規(guī)則、拒識(shí)規(guī)則等知識(shí)，并用多種小字符集測(cè)試了具有代表性的BLSM和ALSM子空間識(shí)別器。 不管是子空間識(shí)別方法還是已經(jīng)發(fā)展

3、成熟的其它方法，都有其優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)，字符識(shí)別的方向是多種方法的集成識(shí)別。本文討論了集成識(shí)別的作用與必要性，集成識(shí)別的層次，集成的兩種基本構(gòu)成機(jī)制和集成組合算法。最后，用子空間分類器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器構(gòu)造了一個(gè)混聯(lián)模型，用于手寫英文字母和數(shù)字的識(shí)別。 預(yù)處理和特征抽取是字符識(shí)別系統(tǒng)的重要階段，與識(shí)別器精度密切相關(guān)。本文首先對(duì)字符圖像進(jìn)行了平滑、取輪廓、非線性歸一化等處理，然后，針對(duì)不同的識(shí)別對(duì)象，提取了多種字符特征。字體識(shí)別是本文