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篇章级手写识别的用户自适应模型

作　者: 郑晓晓
导　师: 陈清财
学　校: 哈尔滨工业大学
专　业: 计算机科学与技术
关键词: 手写识别 用户自适应 自相似计算 语言模型
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


传统的手写输入法识别过程包括用户输入，单字识别，用户选择以及改错，在这个过程中，不免会打断用户书写过程中的思路，难以保持书写的连贯性，导致输入法的效率低。同时这种输入法识别模式，导致选择识别候选时，无法使用到文字之间的上下文信息，进一步导致识别率低。在手写识别过程中，每个用户的手写习惯以及连笔情况均不相同，对于独立于特定用户手写习惯的手写识别，相对于特定用户来说，手写识别结果不是很好。针对以上手写输入法存在的问题，本文设计了一种基于篇章文档的用户自适应模型手写识别方法。这种方法可以将手写文字与识别文字共同呈现给用户，可供用户编辑手写文字以及修改识别结果。一方面可以使用文字间上下文关系，进一步提高识别效率，另一方面也可以满足用户书写的流畅度。而针对特定用户来说，采集用户特有的手写特征，使用增量学习的方法，创建以及更新用户模型，以自适应的提高用户识别结果的准确率。利用以上篇章文字之间的上下文信息，使用语言模型以及相似度对识别结果进行后处理，第一候选的识别率有所提高。本文的研究内容以及主要工作包括三个方面。首先，添加自相似计算方法，根据用户手写文档，统计每个手写字符与其相似的手写字符，使用改进的动态时间弯曲算法用来计算两两手写字的相似度，以实现篇章级用户手写文档的相似度分析。其次，根据上下文信息，添加语言模型，使用基于字的二元文法调整候选项的位置。本文中使用N-gram语言模型来实现此功能。最后，构建用户自适应模型，采用增量学习方法，学习用户的手写字符信息，更新用户模型，在更新用户模型过程中，本文使用增量学习的LinearDiscriminated Analysis（LDA）与增量学习的Modified Quadratic DiscriminatedFunction（MQDF）相结合的方法。根据以上对系统做出的改进，识别效果有所提高。通过计算手写字符相似性，有效的减少了用户的修改操作，在修改第一识别结果时，根据字间相似度，能自适应的调整与其相似的手写字符的识别结果，间接地提高了手写识别的准确率。添加基于字的二元文法，并结合单字识别器分类结果，调整第一候选结果。通过实验验证，添加语言模型以及自适应模型后的系统，识别结果有了明显提高。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
第1章 绪论  9-16
  1.1 课题来源  9-10
  1.2 研究目的及意义  10-11
  1.3 国内外相关技术发展现状  11-15
    1.3.1 脱机识别与联机识别  11-12
    1.3.2 联机手写识别的发展  12-13
    1.3.3 语句级识别后处理技术的发展  13-14
    1.3.4 用户自适应模型的发展  14-15
  1.4 主要研究内容  15-16
第2章 手写汉字识别相关技术研究  16-24
  2.1 引言  16
  2.2 手写字符单字识别方法  16-18
    2.2.1 字符切分  16
    2.2.2 预处理阶段  16-17
    2.2.3 特征提取阶段  17-18
    2.2.4 分类识别阶段  18
  2.3 手写汉字识别后处理技术研究  18-21
    2.3.1 N-gram 语言模型介绍  18-19
    2.3.2 自相似计算方法的研究  19-21
  2.4 用户自适应模型增量学习方法的研究  21-22
  2.5 本章小结  22-24
第3章 篇章级手写识别后处理技术与自适应模型  24-37
  3.1 引言  24
  3.2 篇章级自相似计算方法的改进  24-28
    3.2.1 手写字符预处理技术  24-27
    3.2.2 相似度计算模型  27-28
  3.3 用户自适应模型方法的改进  28-32
    3.3.1 线性判别分析 LDA 算法简介  29-30
    3.3.2 ILDA 算法与 IMQDF 算法的结合  30-31
    3.3.3 添加自适应模型后的识别过程  31-32
  3.4 引入基于字的 N-gram 语言模型  32-36
    3.4.1 处理训练文本  33-34
    3.4.2 N-gram 语言模型结合 MQDF 单字识别器  34-36
  3.5 本章小结  36-37
第4章 系统实现和算法评测  37-51
  4.1 引言  37
  4.2 系统实现  37-41
    4.2.1 iPhone 版手写文档编辑系统简介  37-38
    4.2.2 篇章级手写识别系统  38-41
  4.3 算法评测  41-50
    4.3.1 手写字库介绍  41-42
    4.3.2 自相似计算对比试验  42-44
    4.3.3 添加语言模型后第一候选准确率对比试验  44-47
    4.3.4 添加自适应与单字识别率对比试验  47-50
  4.4 本章小结  50-51
结论  51-52
参考文献  52-58
致谢  58

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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