藏文聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別的研究與實(shí)現(xiàn)索

1、藏文聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別的研究與實(shí)現(xiàn)索藏文聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別的研究與實(shí)現(xiàn)索隨著如平板電腦、智能手機(jī)和數(shù)碼筆等基于筆和觸摸輸入設(shè)備的發(fā)展，聯(lián)機(jī)手寫字符識(shí)別再次引起了人們的興趣。近年來，研究人員開發(fā)出多種方法，來識(shí)別不同類別的字符并提高識(shí)別性能。這些方法力求在實(shí)際應(yīng)用中以較低的復(fù)雜度來實(shí)現(xiàn)高性能的識(shí)別來滿足用戶的需求。在中國，藏文作為少數(shù)民族文字，大約被600萬人使用，尤其是在西藏自治區(qū)，云南和青海等省。聯(lián)機(jī)手寫藏文字符識(shí)別也被廣泛應(yīng)用到便攜設(shè)備以及桌面

2、的應(yīng)用程序[1]。然而，相較于中文、英文和日文等語言，藏文要達(dá)到高識(shí)別率仍然具有挑戰(zhàn)性。1藏文聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別1.1研究方法手寫識(shí)別方面主要有基于統(tǒng)計(jì)決策模式的識(shí)別方法和基于文字結(jié)構(gòu)模式的識(shí)別方法兩大類別[25]，基于統(tǒng)計(jì)決策模式的識(shí)別方法是首先將待識(shí)別的文字提取出一組統(tǒng)計(jì)特征，然后根據(jù)此組特征形成該文字的多維特征向量，最后再將該多維特征向量與語料庫中每個(gè)字的訓(xùn)練的多維特征向量進(jìn)行比較，得出相似度最高的那個(gè)多維特征向量，此多維特征向量對應(yīng)的

3、文字就是所識(shí)別出的文字，如圖1所示。[待識(shí)別文字][多維特征向量][語料庫][識(shí)別結(jié)果][特征提取][判別函數(shù)][相似度]構(gòu)成規(guī)則，如1.3筆畫的識(shí)別問題我們采用了筆畫識(shí)別的方法進(jìn)行藏文字識(shí)別，即先識(shí)別用戶輸入的筆畫，再根據(jù)筆畫的集合查找對應(yīng)的藏文字所對應(yīng)的筆畫序列，最終確定所寫藏文字。這種基于筆畫的藏文字識(shí)別方法，特點(diǎn)是寫一筆，識(shí)別一筆，即聯(lián)機(jī)識(shí)別。筆畫識(shí)別是藏文字識(shí)別的前提和關(guān)鍵。然而筆畫識(shí)別還存在諸多問題，例如筆畫的獲取算法對識(shí)別

4、的影響、書寫速度的快慢對識(shí)別的影響、連筆情況下的識(shí)別等。1.3.1書寫快慢影響的解決通過對訓(xùn)練的筆畫的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，用以解決使用者在書寫快慢對識(shí)別率的影響。在筆畫識(shí)別的程序設(shè)計(jì)時(shí)，筆者把用戶輸入的筆畫軌跡看成點(diǎn)的集合，使用者在進(jìn)行訓(xùn)練或者書寫的時(shí)候，不同的書寫速度會(huì)對筆畫軌跡信息造成影響。例如寫“橫”的時(shí)候，雖然二者的方向數(shù)據(jù)都是“3”，但是在數(shù)據(jù)長度方面卻有很大差別，緩慢書寫要比快速書寫的長度要長許多，所以書寫的快慢也會(huì)影響識(shí)別率。