版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、聯(lián)機(jī)手寫作為一種友好的人機(jī)交互方式,以其“不用學(xué),不用記”的特點(diǎn)一直受到人們的青睞,特別是近年來,消費(fèi)類電子終端產(chǎn)品的普及,更是對聯(lián)機(jī)手寫漢字輸入提出了更高的要求。聯(lián)機(jī)手寫漢字識別作為解決手寫漢字的聯(lián)機(jī)輸入問題的重要方法更是一直作為人們關(guān)注和研究的熱點(diǎn)。聯(lián)機(jī)手寫漢字識別是一個超多類的復(fù)雜模式識別問題,以其類別多,手寫變形大,字形結(jié)構(gòu)復(fù)雜而成為聯(lián)機(jī)手寫系統(tǒng)必須攻克的難題。多年來,許多新方法新技術(shù)不停應(yīng)用于聯(lián)機(jī)手寫漢字識別系統(tǒng),取得了相當(dāng)?shù)?/p>
2、成功,但有關(guān)聯(lián)機(jī)手寫漢字識別的關(guān)鍵算法和體系架構(gòu)尚沒有完整的報道。聯(lián)機(jī)手寫漢字識別技術(shù)的研究有著廣泛的市場前景和深刻的理論意義。
圍繞著聯(lián)機(jī)手寫漢字識別的難題,開展了如下幾個方面的工作:基于內(nèi)角和多邊形逼近提取筆段;基于有限狀態(tài)機(jī)對筆段進(jìn)行合并;基于字根的聯(lián)機(jī)手寫漢字識別算法研究;利用支持向量機(jī)識別字根和相似字。
針對漢字的結(jié)構(gòu)特征提取不穩(wěn)定以及筆段可能會被過度合并或者合并不足而影響識別結(jié)果,提出基于內(nèi)角和多
3、邊形逼近的漢字筆段提取算法。算法首先找到筆畫的第一個拐點(diǎn)(最小內(nèi)角值小于指定閾值),該拐點(diǎn)將筆畫分割成兩個部分。然后分別尋找拐點(diǎn)兩側(cè)曲線段上的拐點(diǎn),反復(fù)執(zhí)行,直到再也找不到拐點(diǎn)為止。依次連接一個筆畫中所有曲線的起點(diǎn)和終點(diǎn),就形成了該筆畫的筆段系列。對提取到的筆段集合運(yùn)用有限狀態(tài)機(jī)描述并判定筆段的狀態(tài),并以此判定筆段的合并要求,以最大限度地減少冗余筆段。實(shí)驗(yàn)證明,這種算法具有較低的計算復(fù)雜度和很好的逼近效果,能適應(yīng)手寫漢字的筆段提取合并要
4、求。
對于基于字根識別手寫漢字的算法進(jìn)行了研究。漢字的類型分為包圍、半包圍、左右、上下和獨(dú)體五種類型。在判斷漢字的結(jié)構(gòu)類型后,對漢字進(jìn)行分解,得到漢字的字根屬性字符串,然后對字根屬性字符串進(jìn)行匹配得到漢字的識別結(jié)果。系統(tǒng)穩(wěn)定高效,取得了非常好的識別效果。
采用排除法判斷漢字的結(jié)構(gòu)類型。首先判斷漢字是否為包圍類型,即如果能檢測到外圍“口”字形,則判定該漢字為包圍類型,需根據(jù)具體漢字的筆段個數(shù)決定對漢字進(jìn)行拆分或
5、者匹配;否則如果檢測到漢字中的長筆段符合半包圍的結(jié)構(gòu)特征,則判定為半包圍類型,并確定字根的類型,再根據(jù)筆段個數(shù)確定對漢字進(jìn)行拆分或者匹配。針對既不是包圍也不是半包圍結(jié)構(gòu)的漢字,使用聚類算法進(jìn)行分類判斷結(jié)構(gòu)類型,為保證分類的準(zhǔn)確性,對分類的結(jié)果進(jìn)行了校驗(yàn)后再確定漢字的結(jié)構(gòu)類型。如果不是獨(dú)體字,則繼續(xù)進(jìn)行拆分直到不能拆分為止。這樣,提取的每一個部分都是一個字根。將所有的字根結(jié)合起來構(gòu)成漢字的待識字根屬性串,對其進(jìn)行匹配得到漢字的識別結(jié)果。為
6、保證字根識別的正確性,利用局部排序算法對字根里的筆段進(jìn)行了局部排序。
支持向量機(jī)是一種統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法,具有全局最優(yōu)性和學(xué)習(xí)泛化能力強(qiáng)的特點(diǎn)。近年來廣泛應(yīng)用于模式識別。對支持向量機(jī)應(yīng)用于聯(lián)機(jī)手寫漢字識別做了研究和探討。首先,對經(jīng)過抽取得到的筆段塊提取統(tǒng)計特征,然后進(jìn)行學(xué)習(xí)識別以得到字根,實(shí)驗(yàn)證明,利用支持向量機(jī)能一定程度地有效識別漢字字根,支持向量機(jī)的優(yōu)點(diǎn)得到了體現(xiàn)。針對漢字的字型結(jié)構(gòu)復(fù)雜,相似漢字很多的特點(diǎn),利用支持向量機(jī)結(jié)
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 聯(lián)機(jī)手寫漢字識別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于HMM的聯(lián)機(jī)手寫漢字識別.pdf
- 語句級聯(lián)機(jī)手寫漢字識別方法.pdf
- 基于移動平臺的聯(lián)機(jī)手寫漢字識別.pdf
- 聯(lián)機(jī)手寫漢字識別中字根提取算法研究.pdf
- 用戶自適應(yīng)聯(lián)機(jī)手寫漢字識別方法
- 聯(lián)機(jī)手寫漢字識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 脫機(jī)手寫體漢字識別技術(shù)研究.pdf
- 用戶自適應(yīng)聯(lián)機(jī)手寫漢字識別方法.pdf
- 脫機(jī)手寫漢字識別若干關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 聯(lián)機(jī)手寫藏文識別的研究.pdf
- 基于支持向量機(jī)的聯(lián)機(jī)手寫漢字識別的研究.pdf
- 聯(lián)機(jī)手寫漢字串的部件拆分識別方法研究.pdf
- 聯(lián)機(jī)手寫識別的規(guī)整化研究.pdf
- 賦權(quán)圖匹配理論研究及聯(lián)機(jī)手寫漢字識別應(yīng)用.pdf
- 聯(lián)機(jī)手寫藏文識別系統(tǒng)研究.pdf
- 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)機(jī)手寫漢字識別系統(tǒng).pdf
- 基于筆段特征與方向特征的聯(lián)機(jī)手寫漢字識別研究.pdf
- 基于筆畫的聯(lián)機(jī)手寫漢字識別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 脫機(jī)手寫體漢字識別研究.pdf
評論
0/150
提交評論