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基于HTK的维吾尔文手写单词识别设计与实现

柳玲玲  
【摘要】:联机手写字符识别在模式识别领域占有重要的地位,无论是在理论上还是实际应用中都具有非常大的研究价值。目前,国内外对英文、汉字及其他使用广泛的字符的识别研究较多,且取得了很大的成果,很多已应用到实际的生活中。对于少数民族字符的研究相对较少,联机手写维吾尔文字符的识别研究一直主要集中在对字母的研究上,对单词的识别研究仍处在初级探索阶段,本文旨在研究联机手写维吾尔文单词识别的应用技术和方法。 维吾尔文字符和阿拉伯文极为相似,本文在借鉴阿拉伯文、英文及其他常用字符比较成熟的识别方法基础上,提出了符合维吾尔文单词特点的,基于隐马尔可夫模型的识别方法,并采用用于语音识别的HTK工具对其进行实现。本文首先分析了维吾尔文字符识别存在的难点,阐述了隐马尔可夫模型的基本原理,及其主要研究的三个问题和解决问题用到的算法;其次,概述了样本库的建立,提出了适用于维吾尔文字符的预处理和特征提取方法,此外,对延迟笔划的处理也做了研究,选择了特殊的投影方法;再次,对隐马尔可夫模型的选择和设置做了详细介绍,分别对不同的语言模型做了详细说明,基于规则的语言模型在识别过程中排除了不符合单词字母组成结构的可能单词,提高了识别率;最后,运用HTK工具对字母模型进行初始化、训练,然后对单词进行识别和评估,并对其做了实验比较,总结了不同语言模型的优缺点。通过实验结果,得出本文提出的基于HTK的维吾尔文手写单词识别方法是具有可实施性的,且有效的。


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