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基于支持向量机的脱机手写体汉字识别方法的研究

陈军  
【摘要】:脱机手写体汉字识别是当前模式识别领域的一个研究热点。支持向量机(SVM)理论是基于统计学习理论基础上的,它较好的解决了小样本学习的问题。SVM算法是建立在结构风险最小化原理基础之上发展成的一种新型结构化学习方法,能很好的解决有限数量样本的高维模型的构造问题。因此,将SVM理论运用于脱机手写汉字的识别有较大的理论意义和实践价值。 论文所涉及的主要内容如下: (1) 图像预处理。通过分析小波分解系数在不同方向高频子波系数的特性,提出了一种小波局部阈值图像消噪方法,给出了局部阈值的设置。实验表明图像降噪显著有效。并采用双三次插值方法对图像大小归一化处理。 (2) 特征提取。提出了一种基于手写体汉字轮廓结构的模糊统计特征提取方法,并结合二维小波变换弹性网格特征和汉字笔画密度特征,这三种方法样本数据的融合可对手写体汉字整体与笔画和统计与结构特征的正交互补性表征,可以更好的用于小样本集的SVM识别。 (3) 字符识别。提出了一种基于支持向量机的手写体汉字识别器。该方法可以在汉字样本数量相对较少的情况下,通过支持向量机训练,最后得到很好的识别结果。 仿真实验表明:本研究方法对SCUT-IRAC手写体库的汉字有较好的识别结果。对于手写体汉字特征的小样本识别问题,用支持向量机训练识别是可行的。


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