手写汉字识别技术是图像模式识别的重要研究领域之一,可以使人们的日常生活更加便捷,有着广阔的市场空间,近年来得到了学术界的广泛关注和研究。传统的手写汉字识别系统主要包括预处理、特征提取以及特征分类三部分。其中特征分类的优劣直接影响识别正确率,进而决定了手写汉字识别技术的性能。近年来,在计算机高速计算性能和互联网海量数据的驱动下,有高度抽象特征提取和分类能力的深度神经网络被广泛应用于图像识别及计算机视觉等领域,并涌现出大量突破性成果。受此启发,本文研究基于深度置信网络的手写汉字识别技术。具体工作如下:汉字图像的预处理与特征提取。汉字图像的预处理过程主要包括图像的采集、噪声的去除以及二值化方案设计。图像预处理的好坏直接影响特征提取以及分类识别的精度,本文采用小波变换对手写汉字图像的噪声进行有效去除,利用高斯局部自适应的方法对其进行二值化处理,应用小波变换对经过预处理的手写汉字图像进行边缘特征提取。手写体文字分类识别。详细分析比较特征匹配的几种常见算法,结合手写汉字识别特点对比各算法优缺点,本文采用深度置信网络作为分类器的主体。为弥补深度置信网络激活函数的不足,本文采用小波基函数作为深度置信网络的激活函数,进而提高深度置信网络的识别精度,尤其是对汉字信息微小变化的识别精度。粒子群算法对分类器的优化。详细分析深度置信网络的学习过程,找出传统算法的不足之处并对其进行优化,结合粒子群优化算法构建了小波深度置信网络模型,进一步提高手写文字识别的识别精度和识别速度。通过对比实验表明,本文通过优化小波深度置信网络对脱机手写文字图像进行识别研究,能够有效地提高手写文字识别的识别率和识别速度,取得了较好的效果。