基于細(xì)化處理的脫機(jī)手寫漢字識別研究.pdf

1、漢字作為一種世界上最古老，并唯一流傳至今的形意文字，已有六千年歷史了。作為我們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z言文字，其具有數(shù)量巨大，結(jié)構(gòu)復(fù)雜，相似字多等特點(diǎn)，因此手寫漢字識別體現(xiàn)了模式識別領(lǐng)域的最高水平，其中脫機(jī)手寫漢字識別是目前最為困難也最具挑戰(zhàn)性的研究課題。在辦公自動化，機(jī)器翻譯等方面，脫機(jī)手寫漢字識別又有著廣泛的應(yīng)用前景。因此可以說對于脫機(jī)漢字手寫識別的研究不僅擁有深刻的理論意義，更包含著巨大的實(shí)用價值。 脫機(jī)手寫漢字識別大致可分為：預(yù)處理

2、、特征提取、分類器等幾個主要步驟。本文針對這幾步進(jìn)行了深入的研究，主要工作包括： (1)預(yù)處理方面，利用均值濾波器實(shí)現(xiàn)了圖像的平滑去噪，根據(jù)紙張來源不同采用了不同的處理方法完成了圖像二值化。然后深入研究了傾斜校正，漢字切分，歸一化等技術(shù)，并根據(jù)系統(tǒng)實(shí)際需要進(jìn)行了相應(yīng)處理，為后繼的特征提取打下了良好基礎(chǔ)。 (2)通過回顧和總結(jié)幾種常用的細(xì)化算法，并結(jié)合本系統(tǒng)的特點(diǎn)提出了一種基于SPTA細(xì)化算法的改進(jìn)方法，達(dá)到了很好的效果。

3、 (3)按照特征提取的不同類別，全面比較了全局統(tǒng)計(jì)特征、局部統(tǒng)計(jì)特征，結(jié)構(gòu)特征的優(yōu)缺點(diǎn)，并在本系統(tǒng)中采用了彈性網(wǎng)格像素概率分布特征提取法。 (4)分析了多種分類器的設(shè)計(jì)，并對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在分類識別，學(xué)習(xí)訓(xùn)練等方面做了全面闡述。 本課題在深入研究脫機(jī)漢字手寫識別理論的基礎(chǔ)上，開發(fā)了一套學(xué)生成績自動處理系統(tǒng)。它屬于小字符集手寫漢字識別，這與傳統(tǒng)的大字符集手寫漢字識別有所區(qū)別，這也為該課題的成功實(shí)施提供了可能。在本系統(tǒng)