基于邻域增长仿生模式的脱机手写体汉字识别方法研究

论文摘要

脱机手写体汉字识别目前仍被认为是模式识别领域中最为困难的问题之一,因而也是手写体汉字信息化的主要障碍之一,它的研究对于汉字信息处理、办公自动化以及计算机的智能输入等都有着重大意义。由于人类认知系统是一个具有很强多维性、容错性、发展性、整合性的文字识别系统,本文在基于仿生模式识别的基础上又融合了最近邻算法的思想,解决了手写体汉字中常出现的横不平竖不直以及笔划断裂问题,提高了手写体汉字的识别率,具有较大的理论意义和实践价值。本文主要研究工作如下：1、分析了汉字的笔划特征,建立了具有容错表征方法的脱机手写体汉字拓扑结构图形。通过分析人类对汉字的认知机理,将手写体汉字图像转化为具有容错性的汉字基本笔划类型（横、竖、撇、捺）在不同位置组成的折笔划图形以及笔划相交相合拓扑结构图形。2、构建了一种基于横、竖、撇、捺四个方向的单元椭圆神经元遍历覆盖手写体汉字图像的邻域增长覆盖算法；获取了基于仿生模式的汉字图像特征知识；建立了手写体汉字多维特征数据结构表。3、模仿人类学习、记忆、对比、判断的方法,给出了一种脱机手写体汉字的容错性对比匹配识别规则。选取SCUT-IRAC HCCLIB手写体汉字样本库中的汉字图像,对本文研究的基于邻域增长仿生模式的识别方法进行了实验验证,实验结果表明,本文的方法对手写体汉字具有较强的识别能力。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 致谢
• 第一章 绪论
• 1.1 汉字识别的发展历程和研究现状
• 1.2 脱机手写体汉字识别系统的分析
• 1.3 脱机手写体汉字识别的研究热点与难点
• 1.3.1 脱机手写体汉字识别的研究热点
• 1.3.2 脱机手写体汉字识别的研究难点
• 1.4 本课题的研究意义和内容安排
• 1.4.1 本课题的研究意义
• 1.4.2 本课题的内容安排
• 第二章 基于仿生模式的脱机手写体汉字特征分析
• 2.1 基于仿生模式的脱机手写体汉字笔划特征分析
• 2.1.1 脱机手写体汉字笔划特征的分析
• 2.1.2 基于仿生模式的笔划类型特征表征方法
• 2.2 基于仿生模式的脱机手写体汉字拓扑结构特征分析
• 2.2.1 脱机手写体汉字拓扑结构特征的分析
• 2.2.2 基于仿生模式的拓扑结构特征表征方法
• 2.2.3 脱机手写体汉字基本笔划位置特征的表征方法
• 2.3 基于仿生模式脱机手写体汉字多特征融合
• 第三章 基于仿生模式与最近邻方法结合的特征提取算法研究
• 3.1 基于最近邻思想的仿生模式脱机手写体汉字特征提取方法分析
• 3.1.1 归一化
• 3.1.2 建立单元椭圆神经元
• 3.1.3 手写体汉字笔划邻域增长覆盖算法
• 3.2 脱机手写体汉字笔划特征提取算法
• 3.3 脱机手写体汉字拓扑结构特征提取算法
• 3.4 基于仿生模式脱机手写体汉字多特征获取
• 第四章 脱机手写体汉字匹配识别方法
• 4.1 手写体汉字特征对比匹配识别方法
• 4.1.1 脱机手写体汉字匹配规则定义分析
• 4.1.2 定义匹配规则及匹配识别流程
• 4.2 手写体汉字识别步骤
• 第五章 实验结果及其分析
• 5.1 实验条件
• 5.2 实验结果
• 5.2.1 简单手写体汉字“川”的匹配识别
• 5.2.2 左右结构手写体汉字“传”的匹配识别
• 5.2.3 上下结构手写体汉字“崔”的匹配识别
• 5.2.4 复杂手写体汉字“逮”的匹配识别
• 5.3 识别方法分析
• 5.3.1 特点
• 5.3.2 存在的问题
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 附录
• 攻读硕士学位期间发表的论文