基于四角结构特征的脱机手写汉字识别

基于四角结构特征的脱机手写汉字识别

论文摘要

脱机手写汉字识别技术在近二十几年内的不断发展说明了两个事实:对文字识别技术的需求及其在技术上的可行性。但是手写汉字的形变问题一直是制约其发展的主要因素。本文针对脱机手写汉字识别这一问题进行研究,根据手写汉字四角结构基本稳定的特点,提出了一种利用汉字四角结构特征以及笔画特征点进行脱机手写汉字识别的方法。识别过程采用了粗分类细识别的策略,首先通过适合的细化算法提取汉字骨架,并利用特征点信息对细化后的骨架做简单的优化处理;然后利用四角结构特征对手写汉字进行粗分类。传统四角号码检字法能够利用基元匹配将汉字与四位编码一一对应,本文在此基础之上,以手写汉字最稳定的3个特征:拐点、交叉点和倾斜度作为区分,重新设计易于提取的特征基元以提取四角结构特征,并将特征匹配的结果作为粗分类依据。粗分类后,同一类中的汉字不同于传统意义上的相似字,它们只在四角结构上有相似之处,而整体结构则往往相去甚远,这在很大程度上降低了细识别的复杂度。最后,提取几种较简单但区分性能较好的特征作为细识别特征,并使用最小距离分类器得出汉字的内码。本文通过对GB2312一级字库中的部分手写汉字进行实验,结果证明了将改进的四角结构特征用于脱机手写汉字识别的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 引言
  • 1.1 研究背景及意义
  • 1.2 脱机手写汉字识别研究现状
  • 1.3 本文工作与组织结构
  • 第2章 脱机手写汉字图像的预处理
  • 2.1 二值化处理
  • 2.2 去除连笔
  • 2.3 细化处理
  • 2.4 优化处理
  • 第3章 基于四角结构特征的粗分类方法
  • 3.1 粗分类方法概述
  • 3.2 汉字的四角特征
  • 3.2.1 四角号码
  • 3.2.2 改进的四角笔画特征
  • 3.3 汉字骨架修正算法
  • 3.3.1 特征点的提取
  • 3.3.2 特征点的修正
  • 3.4 四角特征提取
  • 3.4.1 四角特征提取算法
  • 3.4.2 基元匹配
  • 第4章 脱机手写汉字细识别
  • 4.1 细识别特征提取
  • 4.1.1 最大穿透数
  • 4.1.2 特征点个数
  • 4.2 最小距离分类器
  • 4.3 特征字典
  • 第5章 实验过程及结果分析
  • 5.1 实验过程
  • 5.2 粗分类实验结果及分析
  • 5.2.1 粗分类实验过程
  • 5.2.2 粗分类实验结果
  • 5.3 细识别实验结果及分析
  • 第6章 结论与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读学位期间取得的科研成果
  • 相关论文文献

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