手写汉字的识别算法研究及系统实现

发布时间：2017-12-11 06:14

  本文关键词：手写汉字的识别算法研究及系统实现

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【摘要】：手写汉字识别是图像模式识别领域的研究热点之一,涉及到图像预处理、特征提取以及识别分类设计等多个关键技术。其中汉字特征提取是最为关键的部分。有效的特征提取方法能够迅速、精准地识别出汉字的整体特征。则本文的具体工作如下:1.汉字图像的预处理。整个过程包括图像的采集、灰度化、平滑去噪、二值化、汉字分割及汉字轮廓图像的获取等步骤,并对其各个步骤进行了详细的介绍。汉字图像的预处理为接下来的特征提取和分类识别提供了极大的方便。2.汉字图像的特征提取。针对不同汉字有着不一样的轮廓特征,本文主要采用傅里叶描述法进行汉字的特征提取。首先是对汉字轮廓连通域的获取,接着对其各个连通域等间隔取边界点,然后对边界点做其离散傅里叶变换(DFT),并对傅里叶变换结果归一化,得到具有旋转、平移和尺度不变性的特征描述子,即傅里叶描述子。在使用DFT的低频分量时,该方法可以有效抑制高频杂波,增强鲁棒性,并起到特征压缩的功效,而且对汉字的旋转、平移及大小具有不敏感性。3.手写体汉字的分类识别。主要介绍了隐马尔科夫模型、最近邻(KNN)分类法、自适应增强算法(Adaboost)和BP神经网络分类法。综合分析四种分类法的原理及特点并借鉴以往的经验,最终选择BP神经网络作为实现手写汉字识别的分类方法。4.手写汉字的系统实现及其实验结果分析。使用MATLAB设计人机交互界面,实现对手写汉字的识别,并统计实验结果。
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：1277475