無約束手寫數(shù)字串切分與識別算法研究.pdf

1、手寫數(shù)字識別是光學(xué)識別技術(shù)OCR的一個(gè)分支，屬于模式識別的一個(gè)重要問題，研究如何利用電子計(jì)算機(jī)自動辨認(rèn)人手寫在紙張等介質(zhì)上的阿拉伯?dāng)?shù)字。這在郵政分揀、銀行票據(jù)識別、報(bào)表統(tǒng)計(jì)等眾多領(lǐng)域中有著廣泛應(yīng)用前景。同時(shí)，數(shù)字串切分是識別的關(guān)鍵步驟，其準(zhǔn)確與否直接影響到后面識別率的高低，因此同樣具有重要研究價(jià)值。本文主要討論手寫體數(shù)字串在脫機(jī)、無約束(即沒有任何類似框格限制)的情況下對其進(jìn)行切分和識別的算法。 多年來，人們在這個(gè)研究領(lǐng)域提出了

2、很多有效的方法，但因書寫人的隨意性，風(fēng)格的迥異性使得該領(lǐng)域遠(yuǎn)不能達(dá)到完善的程度。尤其是在無約束造成大量重疊、粘連、斷筆存在的情況下，其切分和識別率都達(dá)不到滿意的效果，仍有許多工作要做。本文在前人研究成果的基礎(chǔ)上，致力于無約束脫機(jī)手寫數(shù)字串的切分和識別算法的研究，目的是為了能在該領(lǐng)域做些有益的探索。主要工作包括以下幾個(gè)方面： (一)數(shù)字串切分：在列舉了多種現(xiàn)有經(jīng)典切分算法的基礎(chǔ)上，提出一種新的基于數(shù)字串字符圖像凹凸特性的切分方法。

3、該方法從根本上克服了已有算法需要細(xì)化、路徑搜索等復(fù)雜處理的弊端，從而大大提高切分率，縮短切分時(shí)間。 (二)單數(shù)字識別：本文未采用目前廣為流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，而是提出一種利用字符圖像的凹凸特性，構(gòu)造其筆順編碼及正則表達(dá)式匹配的新方法。因利用字符的整體特征，故識別過程簡單快速。在獲得了較高識別率的同時(shí)，識別速度也較其它方法提高了近一倍。 (三)數(shù)字識別擴(kuò)展：除了數(shù)字，本文提出的基于凹凸特性的識別方法還可擴(kuò)展到小類別字符集。為