發(fā)布時間：2021-08-07 13:27

　　人類利用字符來進(jìn)行信息交流,隨著信息化社會的不斷發(fā)展。社會對于手寫體字符的識別、運(yùn)用的需求十分寬廣。將紙質(zhì)資料轉(zhuǎn)化為電子信息對于高效、便捷的信息社會起著至關(guān)重要的作用。而對于脫機(jī)手寫體字符來說,漢字手寫體字符風(fēng)格隨意,不受拘束且筆畫結(jié)構(gòu)復(fù)雜。因此,漢字手寫字符對于識別模式來說是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的課題。字符識別的難點(diǎn)在于如何提取到最具區(qū)分度的特征,傳統(tǒng)的統(tǒng)計特征提取基于統(tǒng)計學(xué)能夠取得較好效果,但其前提是必須訓(xùn)練集足夠大,訓(xùn)練次數(shù)足夠多才會得到想要的效果。而手寫字符,不變的還是筆畫結(jié)構(gòu),雖然風(fēng)格迥異,但筆畫結(jié)構(gòu)是唯一的。因此筆畫結(jié)構(gòu)特征對于字符識別是更有效、精度更高的。本文要解決的是特征提取結(jié)果不穩(wěn)定的問題,因此在筆畫結(jié)構(gòu)特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)。將初始字符圖像化后的曲線結(jié)果進(jìn)行曲直化轉(zhuǎn)變,利用DDA算法進(jìn)行轉(zhuǎn)變來解決曲線圖像多拐點(diǎn)對于特征提取的影響。然后利用最小偏差法,計算輸入字符和樣本集合在空間坐標(biāo)系中的誤差值,利用角度和直線的偏差值進(jìn)行字符匹配,偏差值最小匹配度最高。最后引入遺傳算法,將角度、線段的特征集合進(jìn)行迭代,在代代交叉進(jìn)化的過程中最終得出最優(yōu)特征,提高識別精度。為保證實(shí)驗(yàn)效果,本文... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１脫機(jī)字符手寫字體識?１別流程圖??Ｆｉｇ．?２．１?Ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｏｆｆｌｉｎｅ?ｃｈａｒａｃｔｅｒ?ｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎ?ｆｏｎｔ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ??

?；??基于遺傳算法的字符ｉ：只別特征提取技術(shù)研究???３．２筆畫結(jié)構(gòu)特征提取算法??３．２．１筆畫結(jié)構(gòu)特征介紹??在長久以來的字符識別過程中，如何在龐雜的漢字?jǐn)?shù)據(jù)庫中完成高效準(zhǔn)確的字符識??別一直是科研人員的研究熱點(diǎn)，因而出現(xiàn)許多字符特征提取算法。主要可以分為結(jié)構(gòu)特??征提取算法和統(tǒng)計特征提取算法，而統(tǒng)計特征提取算法主要有網(wǎng)格特征、投影特征等等??方式。統(tǒng)計特征運(yùn)算簡單，且具有很好的魯棒性，能夠很好的提升字符識別的效果。但??是脫機(jī)字符手寫體的風(fēng)格迥異，且不同手寫體密度、緊湊度完全不同，因此出現(xiàn)對于上??—個可識別，下一個相同字符就無法識別。事實(shí)上，？對于脫機(jī)漢字手寫體的別過程運(yùn)??用最多的換上筆畫結(jié)構(gòu)特征的提取，因?yàn)闈h字往往都是由簡單的偏旁首組成［３７］，再由??橫、撇、豎、捺組成，如此清晰簡單的結(jié)構(gòu)相比起統(tǒng)計特征更加簡單直接。雖然每個人??的寫作風(fēng)格，寫作類型不同。但是每個字符的大體框架是一定的，都是基于標(biāo)準(zhǔn)體演變??而來，因此采用筆畫結(jié)構(gòu)特征具有很好的區(qū)分度和識別準(zhǔn)則。其提取流程圖如圖３．１所??示：??開始??Ｉ??輸入預(yù)處理后圖??ｆｔ??提取筆畫分支點(diǎn)??端點(diǎn)??ｉ??提取生標(biāo)系角度??值??ｔ??建施正的腦??矩陣??ｙ??利用坐標(biāo)系構(gòu)造??線，閏距商特征??Ｔ??利用特征進(jìn)行對??比識別??親??圖３．１筆畫結(jié)構(gòu)特征流程圖??Ｆｉｇ．?３．１?Ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ｓｔｒｏｋｅ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ??－２０?－??

?基于遺傳算法的字符識別特征提取技術(shù)研究???３．２．２筆畫結(jié)構(gòu)特征提取過程??筆畫結(jié)構(gòu)的特征是由筆畫端點(diǎn)二維坐標(biāo)，以及各筆畫間夾角構(gòu)成的特征向量集合來??構(gòu)造出筆畫結(jié)構(gòu)特征集合，再利用歐氏距離投影尋找偏差最小的筆畫結(jié)構(gòu)來進(jìn)行匹配。??為了得到筆畫特征，首先必須將筆畫進(jìn)行細(xì)化，將字符結(jié)構(gòu)達(dá)到單像素線。此后，??根據(jù)單像素線找到端點(diǎn)和分支點(diǎn)，在每個端點(diǎn)之間尋找到拐點(diǎn)［３８］。然后必須再次取得每??—條筆畫結(jié)構(gòu)的角度值。之后將角度值和第一步中找到的點(diǎn)的位置進(jìn)行組合，將其放入??關(guān)系矩陣。此時便可以把獲取到的線條和角度的組合進(jìn)行特征匹配。??（１）筆畫端點(diǎn)與分支點(diǎn)的獲取??每一個輸入圖像都是由無數(shù)個像素點(diǎn)構(gòu)成的，在進(jìn)行二值化之后，所有的像素點(diǎn)都??分為了黑色和白色，那么此時將中心像素點(diǎn)定義為Ｘ０，那么把Ｘｉ（ｉ＝１．．．８）稱之為像素點(diǎn)??的臨域，如圖３．２所示：??Ｓ?？?．?？?ｔ??Ｘ４?Ｘ３?Ｘ２??１??Ｘ５?Ｘ〇?Ｘｉ??Ｘ６?Ｘ７?Ｘａ??圖３．２中心點(diǎn)及其臨域??Ｆｉｇ．?３．２?Ｃｅｎｔｅｒ?ｐｏｉｎｔ?ａｎｄ?ｉｔｓ?ａｄｊａｃｅｎｔ?ａｒｅａ??因?yàn)橹行南袼氐闹凳呛銥椋榈模敲醇偃缗R域中存在的值設(shè)為ｉ，不存在的為〇，??那么就可以得到中心像素點(diǎn)的衡量公式，如公式３．１所示：??１?８??ｐｏｉｎｔ（ｘ）＝＾Ｙ４（ｘｒｘｉ．ｌ）２??：?１＝１?（３．１）??那么假如Ｐ〇ｉｎｔ（ｘ）＜２時，臨域只存在一個或者沒有值，那么此時的點(diǎn)為端點(diǎn)或者孤??立點(diǎn)。假如Ｐ〇ｉｎｔ（ｘ）＞２的時候，臨域存在多個值，此時便為分支點(diǎn)。??（２）拐點(diǎn)的獲取??－２１?－??

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3327878