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基于遺傳算法的字符識別特征提取技術研究

發(fā)布時間:2021-08-07 13:27
  人類利用字符來進行信息交流,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、運用的需求十分寬廣。將紙質資料轉化為電子信息對于高效、便捷的信息社會起著至關重要的作用。而對于脫機手寫體字符來說,漢字手寫體字符風格隨意,不受拘束且筆畫結構復雜。因此,漢字手寫字符對于識別模式來說是一項具有挑戰(zhàn)性的課題。字符識別的難點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)計學能夠取得較好效果,但其前提是必須訓練集足夠大,訓練次數(shù)足夠多才會得到想要的效果。而手寫字符,不變的還是筆畫結構,雖然風格迥異,但筆畫結構是唯一的。因此筆畫結構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果不穩(wěn)定的問題,因此在筆畫結構特征的基礎上進行改進。將初始字符圖像化后的曲線結果進行曲直化轉變,利用DDA算法進行轉變來解決曲線圖像多拐點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系中的誤差值,利用角度和直線的偏差值進行字符匹配,偏差值最小匹配度最高。最后引入遺傳算法,將角度、線段的特征集合進行迭代,在代代交叉進化的過程中最終得出最優(yōu)特征,提高識別精度。為保證實驗效果,本文... 

【文章來源】:大連海事大學遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】:61 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

基于遺傳算法的字符識別特征提取技術研究


圖2.1脫機字符手寫字體識?1別流程圖??Fig.?2.1?Flow?chart?of?offline?character?handwritten?font?recognition??

流程圖,流程圖,字符,特征提取


?;??基于遺傳算法的字符i:只別特征提取技術研究???3.2筆畫結構特征提取算法??3.2.1筆畫結構特征介紹??在長久以來的字符識別過程中,如何在龐雜的漢字數(shù)據(jù)庫中完成高效準確的字符識??別一直是科研人員的研究熱點,因而出現(xiàn)許多字符特征提取算法。主要可以分為結構特??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??是脫機字符手寫體的風格迥異,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。事實上,?對于脫機漢字手寫體的別過程運??用最多的換上筆畫結構特征的提取,因為漢字往往都是由簡單的偏旁首組成[37],再由??橫、撇、豎、捺組成,如此清晰簡單的結構相比起統(tǒng)計特征更加簡單直接。雖然每個人??的寫作風格,寫作類型不同。但是每個字符的大體框架是一定的,都是基于標準體演變??而來,因此采用筆畫結構特征具有很好的區(qū)分度和識別準則。其提取流程圖如圖3.1所??示:??開始??I??輸入預處理后圖??ft??提取筆畫分支點??端點??i??提取生標系角度??值??t??建施正的腦??矩陣??y??利用坐標系構造??線,閏距商特征??T??利用特征進行對??比識別??親??圖3.1筆畫結構特征流程圖??Fig.?3.1?Flow?chart?of?stroke?structure?characteristics??-20?-??

中心點,像素點,端點,分支點


?基于遺傳算法的字符識別特征提取技術研究???3.2.2筆畫結構特征提取過程??筆畫結構的特征是由筆畫端點二維坐標,以及各筆畫間夾角構成的特征向量集合來??構造出筆畫結構特征集合,再利用歐氏距離投影尋找偏差最小的筆畫結構來進行匹配。??為了得到筆畫特征,首先必須將筆畫進行細化,將字符結構達到單像素線。此后,??根據(jù)單像素線找到端點和分支點,在每個端點之間尋找到拐點[38]。然后必須再次取得每??—條筆畫結構的角度值。之后將角度值和第一步中找到的點的位置進行組合,將其放入??關系矩陣。此時便可以把獲取到的線條和角度的組合進行特征匹配。??(1)筆畫端點與分支點的獲取??每一個輸入圖像都是由無數(shù)個像素點構成的,在進行二值化之后,所有的像素點都??分為了黑色和白色,那么此時將中心像素點定義為X0,那么把Xi(i=1...8)稱之為像素點??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中心點及其臨域??Fig.?3.2?Center?point?and?its?adjacent?area??因為中心像素的值是恒為i的,那么假如臨域中存在的值設為i,不存在的為〇,??那么就可以得到中心像素點的衡量公式,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,那么此時的點為端點或者孤??立點。假如P〇int(x)>2的時候,臨域存在多個值,此時便為分支點。??(2)拐點的獲取??-21?-??

【參考文獻】:
期刊論文
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[9]基于遺傳算法的漫畫藝術設計研究與實現(xiàn)[J]. 任玉潔,吳維.  現(xiàn)代電子技術. 2019(15)
[10]一種去除椒鹽噪聲的自適應模糊中值濾波算法[J]. 萬豐豐,周國民,周曉.  浙江大學學報(理學版). 2019(04)

碩士論文
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[2]基于DDA算法的計算機數(shù)控系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)[D]. 李兵.南京大學 2019
[3]基于漢字筆畫和結構信息的個性化字庫構造與優(yōu)化[D]. 宋春曉.南京師范大學 2019



本文編號:3327878

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