论文摘要
联机手写汉字识别(OLCCR)作为模式识别的一个重要分支,已经发展成为一种非常重要的计算机智能接口技术。由于手写汉字输入符合人的自然手写习惯,是一种实时的、操作方便的汉字输入方法,因此具有非常广阔的应用前景。但是手写汉字识别存在字库庞大、书写易变形、不易提取特征等难点,现有的理论和方法在解决这些困难方面还存在缺陷。识别系统的核心在于特征提取和特征匹配。在特征提取方面,提出了一种联机手写汉字识别中基于多边形逼近的笔段提取算法,以内角作为准则进行多边形逼近,检测出书写笔画上角度变化最大的点作为提取笔段的分界点,逼近效果良好,复杂度低。在特征匹配方面,采取基于字根的多级识别方案。根据字根与汉字的关系,选取并自定义了36个首字根,为了适用于无限制手写,采取笔段延迟法提取首字根;针对包围结构的汉字在书写时易颠倒笔顺导致其首字根提取不准确的问题,提出了一种新的包围结构细分方法,将包围结构细分为多种不同类型,通过检测包围结构类型提取包围结构字根,较为全面地解决了包围结构的检测及其字根的提取问题。实验测试结果表明,笔段提取效果好,对提取的笔段以笔段延迟法提取首字根取得了98%的正确率,此外提取包围结构字根也取得了良好的效果,基本解决手写汉字识别的特殊难点。
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