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联机手写蒙古文字识别技术的研究

作　者: 白文荣
导　师: 高光来
学　校: 内蒙古大学
专　业: 计算机应用
关键词: 联机手写识别蒙古文字基元切分特征分类 DTW HMM
分类号: TP391.43
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 117次
引　用: 2次
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内容摘要

蒙古文输入法的研究开始于上世纪八十年代初期，主要集中在键盘输入上，对蒙古文文字识别的研究非常少。针对这种情况，我们提出研制一套手写体蒙古文字识别系统，为蒙古文提供了一种快速、高效、智能的输入方式。联机手写识别的根本任务是通过数字设备采集手写输入信号，从中提取输入特征，再与特征库加以匹配识别的过程。但是由于手写体笔迹变动非常大，精确识别比较困难。特别是连笔字的识别，由于字母切分的困难使得识别难度大增。近年来，随着个人数字助理(PDA)等便携式移动计算设备的普及，手写输入的应用越来越广泛。现在有很多汉字和英文的联机手写识别产品问世。而蒙古文字作为一种在蒙古族等少数民族地区流行的语言文字，研究它的手写识别方法对促进民族地区的信息与科技发展都是大有裨益的。本论文主要论述了联机手写蒙古文字识别技术。我们依次采用了去除噪声的预处理技术、基于蒙古文自身结构特征的基元切分技术、粗分类和细分类特征提取技术，以及结合了HMM模型与DTW方法的多分类器设计技术等。基于以上技术，我们开发出一个蒙古文字识别实验系统。实验结果表明，受训人员的单词正确识别率达到90％，笔迹受限的单词正确识别率达到83％。系统整体性能良好稳定，识别率初步达到实用化水平。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-6
目录  6-8
图表目录  8-9
第一章绪论  9-13
  1.1 联机手写体文字识别的发展及现状  9-10
  1.2 联机手写体蒙古文字识别技术的研究意义  10
  1.3 研究的内容  10-11
  1.4 本文各章内容安排  11-13
第二章联机手写体文字识别概述  13-32
  2.1 统计模式识别技术  13-18
    2.1.1 统计方法的特征提取  14-15
    2.1.2 分类器的设计  15-17
    2.1.3 统计决策方法的应用  17-18
  2.2 结构模式识别技术  18-24
    2.2.1 模式基元的选择  20-21
    2.2.2 句法分析  21
    2.2.3 字符串的识别与分析  21-23
    2.2.4 结构模式识别的应用  23-24
  2.3 统计决策与结构方法相结合  24-25
  2.4 人工神经网络  25-29
    2.4.1 神经网络模式识别特点  26-27
    2.4.2 神经网络模式识别分类器概述  27-29
  2.5 基于机器学习的识别方法  29-32
    2.5.1 基于机器学习的识别方法的概述  29-30
    2.5.2 基于机器学习的识别方法的应用  30-32
第三章联机手写体识别技术的研究  32-51
  3.1 手写体蒙古文的特点分析  32-33
  3.2 手写体蒙古文字识别原理及原理图  33-35
  3.3 预处理  35-37
  3.4 切分思想  37-39
  3.5 特征提取和多分类器的建立  39-48
    3.5.1 粗分类特征  40-41
    3.5.2 细分类特征  41-42
    3.5.3 DTW匹配识别算法  42-45
    3.5.4 HMM模型  45-47
      3.5.4.1 HMM模型在文字识别中的应用  45-47
      3.5.4.2 模板特征转换为适合HMM模型的概率形式  47
    3.5.5 延迟笔划的处理  47-48
  3.6 识别思想  48-49
  3.7 联机手写体识别系统举例  49-51
第四章联机手写体蒙古文字识别系统的实现及相关实验数据  51-56
  4.1 系统实现  51
  4.2 系统界面  51-52
  4.3 实验结果  52-56
第五章总结与展望  56-58
  5.1 总结  56
  5.2 展望  56-58
致谢  58-59
参考文献  59-60

联机手写蒙古文字识别技术的研究

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