【摘 要】
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汉字数目庞大、结构复杂,手写汉字的形状千差万别、风格各异,这使得手写汉字识别成为当前一个研究难点。目前,脱机手写汉字识别还处于发展阶段,现有的OCR(Optical character
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汉字数目庞大、结构复杂,手写汉字的形状千差万别、风格各异,这使得手写汉字识别成为当前一个研究难点。目前,脱机手写汉字识别还处于发展阶段,现有的OCR(Optical character recognition,光学字符识别)技术对其进行处理的可靠性和准确性都难以满足实际需求。因此,加强脱机手写汉字识别的研究显得尤为必要。本文提出了一种动态提取粗外围方向线素特征进行脱机手写汉字识别的方法。针对汉字字符集庞大的情况,采用粗分类-细识别的两级分类策略。提取汉字的四边笔画密度特征,采用RBF(Radial basis function)神经网络对手写汉字进行粗分类。对手写汉字图像进行动态划分,在划分的水平和垂直区域内从图像的上、下、左、右四个边界向汉字内部延伸,在笔划边缘处提取粗外围方向线素特征和加权次外围方向线素特征,形成用于识别的粗外围方向线素特征,利用基于城区距离的最小距离分类器进行细识别。通过对各种手写汉字样本进行实验验证了该方法的有效性。
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