手寫體漢字的合成方法研究.pdf

1、手寫體漢字識別和生成一直是模式識別領域的一大難題，對手寫體漢字識別的研究有助于提出解決模式識別一些基本問題的方法，手寫體漢字生成的研究則有助于手寫體識別的研究。用生成的手寫體字符可以為機器學習、模式識別提供大量的訓練樣本，還可以用合成的字符生成個性化文檔。 現(xiàn)有的關于字符生成的算法大部分都是關于英文字符，但這些算法都不適合漢字的生成。本文通過兩個方面對漢字合成進行分析，一是用英文字符的方法即形狀統(tǒng)計的方法進行漢字合成，具體包括了

2、三個方面：漢字形狀的變化表示、漢字筆劃的形狀表示和筆劃、部首的空間結構統(tǒng)計。 另一方面是基于漢字層次模型的合成方法，通過漢字的三層等級表示將漢字分解為基本的部件。這些基本部件形成筆劃和部首數(shù)據(jù)集合。在合成過程，我們運用基于小波變換的特征提取方法選取合適的筆劃和部首作為候選。并且我們從漢字的結構特征出發(fā)提出了一些漢字的“美學約束”。在組合過程中我們運用遺傳算法來搜索符合“美學約束”的最優(yōu)結果。具體內容包括四個方面：漢字的三層等級表

3、示模型、漢字的“美學約束”定義、基于小波分解的特征提取、基于遺傳算法的最優(yōu)搜索。具體為： (1) 漢字的三層等級表示模型 大部分得漢字是由一些基本的筆劃和部首組成，本文將漢字分解成“ ”三層模型。 (2) 漢字的部件之間的關系 從漢字的結構性質出發(fā)，我們定義了一些符合漢字特性的“美學約束”，并將這些“約束”量法。并在搜索過程中搜索符合這些“約束”的漢字。 (3) 基于小波分解的特征提取 本文引入小波變換，并利用小