聯(lián)機(jī)手寫漢字識別中字根提取算法研究.pdf

1、聯(lián)機(jī)手寫漢字識別（OLCCR）作為模式識別的一個重要分支，已經(jīng)發(fā)展成為一種非常重要的計算機(jī)智能接口技術(shù)。由于手寫漢字輸入符合人的自然手寫習(xí)慣，是一種實時的、操作方便的漢字輸入方法，因此具有非常廣闊的應(yīng)用前景。但是手寫漢字識別存在字庫龐大、書寫易變形、不易提取特征等難點，現(xiàn)有的理論和方法在解決這些困難方面還存在缺陷。 識別系統(tǒng)的核心在于特征提取和特征匹配。在特征提取方面，提出了一種聯(lián)機(jī)手寫漢字識別中基于多邊形逼近的筆段提取算法，以

2、內(nèi)角作為準(zhǔn)則進(jìn)行多邊形逼近，檢測出書寫筆畫上角度變化最大的點作為提取筆段的分界點，逼近效果良好，復(fù)雜度低。 在特征匹配方面，采取基于字根的多級識別方案。根據(jù)字根與漢字的關(guān)系，選取并自定義了36個首字根，為了適用于無限制手寫，采取筆段延遲法提取首字根；針對包圍結(jié)構(gòu)的漢字在書寫時易顛倒筆順導(dǎo)致其首字根提取不準(zhǔn)確的問題，提出了一種新的包圍結(jié)構(gòu)細(xì)分方法，將包圍結(jié)構(gòu)細(xì)分為多種不同類型，通過檢測包圍結(jié)構(gòu)類型提取包圍結(jié)構(gòu)字根，較為全面地解決了