基于HMM的脫機(jī)手寫體字符識別.pdf

1、漢字是中華民族文明的象征，有著上千年的歷史。漢字識別在辦公自動化、機(jī)器翻譯、新聞出版等很多方面都有廣泛的應(yīng)用。脫機(jī)手寫體漢字識別是漢字識別中最難的一類問題，其識別的流程要經(jīng)過預(yù)處理、特征提取、分類、后處理等幾個主要步驟。預(yù)處理主要是對經(jīng)掃描而成的脫機(jī)手寫體漢字的圖像進(jìn)行二值化、去噪、字符切分、細(xì)化、規(guī)范化等處理工作。特征提取需要提取出能有效代表字符圖像的特征。分類是脫機(jī)手寫體漢字識別中的關(guān)鍵，常用的分類器有基于距離的分類器、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類

2、器和支持向量機(jī)分類器。后處理的主要任務(wù)是利用上下文進(jìn)行糾錯，以進(jìn)一步提高系統(tǒng)的識別率。 本文詳細(xì)介紹了脫機(jī)手寫體漢字識別的預(yù)處理方法，討論了傳統(tǒng)的二值化、平滑、字符分割和歸一化細(xì)化算法，重點研究了基于多重隱馬爾可夫模型(MHMM)的手寫體字符識別分類器，對其模型的結(jié)構(gòu)和分類識別的方法和過程進(jìn)行了分析；在此基礎(chǔ)之上，本文通過提取基于字符四方向投影邊界鏈碼特征作為多重隱馬爾可夫模型的觀測值輸入，并使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來對模型進(jìn)