基于子空間的手寫字符集成識別研究與應用.pdf

1、近年來，模式識別領(lǐng)域出現(xiàn)了一些新的理論和方法，子空間模式識別法就是其中之一。本文研究的目的就是將這一新的識別方法應用于手寫字符的小字符集識別，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡識別方法構(gòu)造一個實用的集成識別系統(tǒng)。本文的應用背景是高校畢業(yè)生就業(yè)信息光電錄入及管理系統(tǒng)。 子空間方法最初是線性特征抽取和數(shù)據(jù)壓縮的產(chǎn)物，其作用是將矢量形式給出的數(shù)據(jù)壓縮到能量集中的主軸上，實現(xiàn)數(shù)據(jù)從高維空間向低維空間映射。應用于字符識別中，子空間模式識別方法的關(guān)鍵作用就在于

2、：將字符特征矢量從高維空間向低維空間映射，找出代表各類別的能量主軸，由此構(gòu)造出代表各類別特征的子空間。在分類決策時，將樣本特征矢量向各類別子空間投影，由投影長度判別樣本歸屬，這也是子空間方法與其它統(tǒng)計模式識別方法的不同之處。作為一種新的模式識別方法，本文講述了子空間方法的基本理論、子空間分類器的構(gòu)造、分類決策規(guī)則、拒識規(guī)則等知識，并用多種小字符集測試了具有代表性的BLSM和ALSM子空間識別器。 不管是子空間識別方法還是已經(jīng)發(fā)展

3、成熟的其它方法，都有其優(yōu)點和缺點，字符識別的方向是多種方法的集成識別。本文討論了集成識別的作用與必要性，集成識別的層次，集成的兩種基本構(gòu)成機制和集成組合算法。最后，用子空間分類器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡分類器構(gòu)造了一個混聯(lián)模型，用于手寫英文字母和數(shù)字的識別。 預處理和特征抽取是字符識別系統(tǒng)的重要階段，與識別器精度密切相關(guān)。本文首先對字符圖像進行了平滑、取輪廓、非線性歸一化等處理，然后，針對不同的識別對象，提取了多種字符特征。字體識別是本文