基于支持向量機(jī)的脫機(jī)手寫字符識(shí)別研究.pdf

1、字符是人類進(jìn)行信息交流的重要工具。隨著國(guó)家信息化進(jìn)程的加快，手寫字符識(shí)別的應(yīng)用需求將越來(lái)越廣泛，因此應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)這方面的研究工作。經(jīng)過(guò)長(zhǎng)期的工作，脫機(jī)手寫體字符識(shí)別的研究受到更多關(guān)注，在字符的分割、預(yù)處理等方面已經(jīng)取得了大量的成果，技術(shù)已經(jīng)趨于成熟。但在字符的識(shí)別方面，由于脫機(jī)手寫字符識(shí)別處理的僅是二維的字符點(diǎn)陣圖像，而且存在字符變形大等原因，使得實(shí)現(xiàn)高效的手寫字符識(shí)別存在一定的困難。此外，傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別的方法是在樣本數(shù)目足夠多的前提下進(jìn)

2、行的，只有在樣本數(shù)趨于無(wú)窮時(shí)才能獲得較好的效果。但在實(shí)際問(wèn)題中，樣本數(shù)通常是有限的，這時(shí)原有方法都難以取得理想的結(jié)果。然而，統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論是專門為小樣本設(shè)計(jì)的，它的出現(xiàn)為研究有限樣本情況下的統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別建立了一個(gè)較好的理論框架，并推出了一種新的模式識(shí)別方法一支持向量機(jī)SVM。它是一種普遍適用的方法，已經(jīng)廣泛的用于模式識(shí)別、回歸估計(jì)、函數(shù)逼近、密度估計(jì)等方面。 本文的研究對(duì)象為特定人手寫體數(shù)字(包括10個(gè)阿拉伯?dāng)?shù)字)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)需要采

3、用了自己建立樣本庫(kù)的方案。通過(guò)在VC++6.0環(huán)境下的編程進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，完成了字符從輸入到計(jì)算機(jī)識(shí)別的全過(guò)程。在輸入階段，通過(guò)鼠標(biāo)拖拽實(shí)現(xiàn)了字符的輸入。在預(yù)處理階段，對(duì)字符進(jìn)行了平滑、銳化、細(xì)化的預(yù)處理，使得以后的特征提取和識(shí)別因而變得容易。在特征提取階段，采用一種較簡(jiǎn)單的模板法有效提取了字符的特征。在識(shí)別階段，對(duì)特定人手寫數(shù)字用支持向量機(jī)方法進(jìn)行了識(shí)別。在輸出階段通過(guò)彈出的對(duì)話框中的內(nèi)容實(shí)現(xiàn)了結(jié)果的輸出。此外，通過(guò)比較不同懲罰因子、