手寫體漢字的計算機識別研究.pdf

1、手寫體漢字計算機識別是模式識別領域最難解決的問題之一.在我們所從事的《計算機筆跡鑒別》和《網(wǎng)絡化筆跡檢索》項目的研究與應用中,經(jīng)常需要從選定文稿中挑選出常見字以備鑒定,然而,從大段的手寫文稿中挑選出所需要的字跡是一件繁瑣的事情,工作量大、容易出錯.為了提高軟件的鑒別效率及實現(xiàn)軟件的自動化、智能化,有必要對其中的手寫體漢字實現(xiàn)計算機自動跟蹤識別.手寫體漢字的識別是尚未攻克的難題,相關的資料有限,在短期內(nèi)試圖完全解決這一難題是不大可能的.然

2、而,該課題研究的是部分常用漢字的識別,與傳統(tǒng)意義上的大數(shù)量集的漢字識別有所區(qū)別,這為該課題的成功實施提供了可能性.該文的主要研究內(nèi)容為:文字識別的原理和方法,漢字圖像的預處理,漢字識別的分類算法,神經(jīng)網(wǎng)絡在漢字識別中的應用,常用漢字識別系統(tǒng)方案設計與開發(fā).文字識別的原理和方法介紹了文字識別領域采用的一般方法和策略——基于數(shù)學特征的統(tǒng)計決策法和基于結構特征的句法分析法.漢字圖像的預處理包括對識別文稿進行平滑去噪、圖像二值化、傾斜校正、行字

3、切割、歸一化以及細化.漢字識別的分類算法包括對漢字進行粗分類和細分類,在不同的分類方法中各采用兩種互補的特征抽取算法,并相應地在識別上采用不同的策略.神經(jīng)網(wǎng)絡在漢字識別中的應用包括研BP神經(jīng)網(wǎng)絡及其改進算法、設計漢字識別所需要的BP神經(jīng)網(wǎng)絡,即在神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層、中間層、隱含層采用64-20-4的結構,并利用Matlab6.5對所設計方案進行仿真和驗證.該項目在漢字識別領域最新成果的基礎上設計并開發(fā)了三級識別策略的漢字識別系統(tǒng).第一級,