字符識別是集模式識別、圖像處理和文字處理技術相結合的一種技術,是人工智能和模式識別領域一個重要的分支。通過多年的研究和探索,字符識別在英、德、拉丁語等西方文字和漢字的識別研究中已取得令人滿意的結果。東巴文字作為唯一仍在使用的象形文字,具有獨特的歷史價值和豐富的文化內涵,但對東巴文字的分類識別工作起步較晚,研究還不夠深入。字符識別領域內經(jīng)常采用特征提取法加分類器的傳統(tǒng)方法進行研究,這種方法依靠具體算法來提取文字特征,提取特征算法針對性太強,泛化性差。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的出現(xiàn)將特征提取簡單化,網(wǎng)絡能夠從海量數(shù)據(jù)中自動提取到有效特征,因此在字符識別領域的研究迅速取得了巨大的進展。本文結合圖像處理和數(shù)據(jù)增強,提出基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的東巴文字分類與識別的方法。本文所做的工作如下:（1）針對東巴文字數(shù)據(jù)集較少的問題,首先結合東巴古籍和東巴文字輸入法構造原始數(shù)據(jù)集;然后通過二值化、字符分割和歸一化等圖像預處理,將圖像拆分成便于研究的單個東巴文字;最后運用數(shù)據(jù)增強的方法,利用衍射變換和噪聲抖動等對原始數(shù)據(jù)集進行了擴充,將原始數(shù)據(jù)集從956張擴充至30592張。（2）針對人工構造的東巴文字數(shù)據(jù)集,采用四種不同卷... 

【文章來源】：云南大學云南省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１．１字符識別的分類??

類算法提取字符某種特征，如紋理特征、拓撲特征、網(wǎng)格特征等；二是利用分類器??對獲取的特征進行分類，如決策樹、ＳＶＭ、Ｋ－ｍｅａｎｓ算法等。但這種傳統(tǒng)的方法有??幾類通病：一方面大部分實際應用的特征都不具有通用性，在復雜情況下（如圖１．２??所示），很多特征幾乎無效甚至無法提取如筆畫、結構、邊緣特征等；另一方面，??根據(jù)不同字符的特點來定義和提取不同特征也是一件極為耗時耗力的工作。近年??來，隨著深度學習的興起，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡憑借強大的特征提取能力在字符識別領域??有了廣泛的研究和應用。??誦??圖１．２復雜條件下的字符??字符識別技術己經(jīng)逐步融入日常學習、生活、工作等各個領域，廣泛應用于金??融、保險、稅務、工商等行業(yè)。字符識別當前的一些主要應用如下：??（１）車牌識別??隨著我國經(jīng)濟發(fā)展，機動車輛的數(shù)量爆炸式增長，帶來了越來越多的交通壓力??和交通安全隱患。隨著智能城市、智能交通概念的提出，車牌識別系統(tǒng)在道路監(jiān)管、??卡口、停車場等場景下發(fā)揮著重要的作用，如高速ＥＴＣ，違章檢測、無人值守停車??場等。圖１．３展示了車牌識別的應用場景。??２??

聯(lián)網(wǎng)時代后，人們的生活越來越離不開手機，各類證件、銀行卡的電子化需求越來??越迫切。運用字符識別技術的證件識別即可實現(xiàn)采集圖像并提取證件、銀行卡的有??效信息，如圖１．?４所示。??．——了工—??７〇１［??ｆ．?ＷＷＲ??？＊?■嫌：?？？？，？，—??產(chǎn)?＇?？?．：？＝簽??，（?；?ｖ?－?直??ｙ?一身＊ｗ钃…撕＾：細教冷?ｒ?ｔ??廠—?ＬｌＪ?Ｌ一??＊＇—?１?＾?．、???＾??．．ｉｆ?＾Ｔ．．：：：??圖１．４身份證識別??３??

【參考文獻】：
期刊論文
[1]東巴經(jīng)典古籍象形文字智能識別研究[J]. 吳國新,丁春艷,徐小力,王寧.  電子測量與儀器學報. 2016(11)
[2]基于支持向量機的納西東巴象形文字符識別[J]. 王海燕,王紅軍,徐小力.  云南大學學報(自然科學版). 2016(05)
[3]從東巴文與圖片、漢字的分類比較看東巴文的性質——來自行為和眼動研究的證據(jù)[J]. 和秀梅,張積家.  華南師范大學學報(社會科學版). 2016(01)
[4]基于彈性網(wǎng)格混合特征的脫機手寫維文識別[J]. 賈建忠,龔聲蓉,衣馬木艾山·阿布都力克木.  計算機應用與軟件. 2014(09)
[5]淺談OCR技術的發(fā)展和應用[J]. 王文華.  福建電腦. 2012(06)
[6]關于少數(shù)民族文字文獻的數(shù)字化思考[J]. 包和平.  圖書館論壇. 2004(06)
[7]光學字符識別技術與展望[J]. 荊濤,王仲.  計算機工程. 2003(02)
[8]甲骨文自動識別的圖論方法[J]. 李鋒,周新倫.  電子科學學刊. 1996(S1)

博士論文
[1]東巴文異體字研究[D]. 周斌.華東師范大學 2004

碩士論文
[1]基于深度學習的字符識別[D]. 張超群.電子科技大學 2016
[2]基于內容的秦漢瓦當小篆文字識別方法研究[D]. 劉磊.西北大學 2015



本文編號：2914409