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多分类器集成的脱机手写体汉字识别方法的研究

朱敏觉  
【摘要】: 汉字是中华民族几千年文化中最为光辉灿烂的瑰宝,对中华文明的发展有着不可磨灭的功勋。在当前高速发展的信息时代,如何高效地将汉字信息录入计算机,已经成为影响人机交互的重要瓶颈。让计算机自动识别汉字,是汉字信息处理中最为直接、最为紧迫的课题。汉字识别是模式识别的一个重要分支,也是文字识别领域最为困难的问题,它涉及模式识别、图象处理、数字信号处理、自然语言理解、人工智能、模糊数学、信息论、中文信息处理等学科,是一门综合性技术,在中文信息处理、办公室自动化、机器翻译、人工智能等高技术领域,都有着重要的实用价值和理论意义。 本文首先介绍脱机手写体汉字识别方法的基本流程,分别介绍了脱机手写体汉字识别流程中的各个环节所用的理论和方法;然后对脱机手写体汉字识别中常用的分类器以及集成方法进行了认真的学习和总结。 本文在理解和分析各种分类器以及分类器集成方法的基础上提出了一种新的多分类器集成的方法。该方法通过改进的欧氏距离分类器将待识别汉字分类到某个粗分结果集中,然后根据粗分结果集选择1-N(one-against-rest)的SVM分类器对待识别汉字进行细分,最后用贝叶斯集成两级分类器。 另外,在非特定手写文稿识别的预处理阶段,本文提出了一种简便、快速的汉字分割方法。该方法首先根据背景图像信息提取每个汉字像素点所连通的最大轮廓矩阵,然后对这些矩阵按横、纵坐标排序,最后根据统计信息将相邻的矩阵合并,将整个汉字文稿图像分割成许多个包含一个或多个汉字在内的矩阵块。达到分割汉字的目的。 本文最终实现了一个脱机手写汉字文稿识别系统,实现了从光学图像获取、汉字图像预处理、汉字分割和规范化,到特征提取和多分类器集成的各个模块,最终识别出汉字文稿中的汉字。


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