基于運(yùn)動(dòng)圖像的手寫漢字識別研究.pdf

1、基于運(yùn)動(dòng)圖像的手寫漢字識別是在傳統(tǒng)手寫漢字識別基礎(chǔ)上的一種新發(fā)展,它兼具有脫機(jī)和聯(lián)機(jī)方法的特點(diǎn),但卻對所涉及的各個(gè)環(huán)節(jié)提出了更高要求.圍繞這一問題,該論文主要對特征提取、分類器設(shè)計(jì)及特征壓縮、基于運(yùn)動(dòng)圖像的手寫漢字提取及識別系統(tǒng)三個(gè)方面進(jìn)行了研究,主要內(nèi)容包括:1.提出了一種基于筆畫的手寫漢字方向分解方法.考慮到筆畫象素點(diǎn)及其鄰域的象素分布特征反映了該象素點(diǎn)的所屬筆畫方向?qū)傩?該方法定義了筆畫象素點(diǎn)的方向特征數(shù),并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了筆畫的

2、方向分解算法.2.提出了一種基于筆畫密度的彈性網(wǎng)格特征提取方法.該方法將非線性歸一化中的筆畫密度概念引入彈性網(wǎng)格的劃分,構(gòu)造了手寫漢字的密度網(wǎng)格,并將之應(yīng)用到漢字特征提取,這樣既兼顧了筆畫密度對不同的筆畫不規(guī)則變形的適應(yīng)能力,又避免了非線性歸一化產(chǎn)生的筆畫寬度粗細(xì)不均勻.與非線性歸一化的方法相比,該方法的計(jì)算量也相對減少.3.將彈性網(wǎng)格引入到Gabor特片中,提出了一種改進(jìn)的手寫漢字Gabor特征提取方法.4.根據(jù)支持向量機(jī)的特點(diǎn),提出