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基于Gabor理论的脱机手写汉字识别

作　者: 左丽娜
导　师: 田学东；李新福
学　校: 河北大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 光学字符识别脱机手写汉字识别纹理特征 Gabor滤波器分类器
分类号: TP391.43
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 20次
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内容摘要

现有的OCR (Optical character recognition,光学字符识别)技术可以将印刷体文档中的文字高速、自动地输入计算机,取得很好的识别效果。然而脱机手写汉字,由于形状千差万别,且因人而异,现有OCR技术对其进行处理时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就显得尤为迫切。脱机手写汉字识别中,特征提取和分类器设计是两大主要问题。文中设计了一种提取纹理特征进行汉字识别的方法,把汉字看作是含有特殊纹理信息的图像,把汉字识别看作是纹理鉴别,这种方法是与内容无关的,不需要局部微细特征分析。由于汉字字符集庞大,若将输入的未知汉字特征与字典中的全部汉字特征进行逐一比较,不仅识别效果不理想,而且计算量很大,将会影响到系统的识别速度。所以,系统中采用先粗分类再细识别的两级分类策略,首先提取粗网格特征,利用树形分类器对汉字进行粗分类,然后利用二维实Gabor滤波器提取纹理特征,使用欧氏距离分类器来完成细识别任务。在识别系统中,为了适应不同书写风格的手写体汉字,增强识别特征的鲁棒性,字典中为每个汉字存储了多个不同的特征向量。通过对不同书写风格样本集的实验表明,本文设计的识别方法能够得到较好的识别率和令人满意的处理速度。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-9
第1章引言  9-12
  1.1 研究背景  9
  1.2 国内外研究现状  9-11
  1.3 文章组织  11-12
第2章脱机手写汉字识别系统  12-17
  2.1 脱机手写汉字识别系统组成  12-13
  2.2 脱机手写汉字识别研究的一般方法  13-14
  2.3 脱机手写汉字识别中的难点  14-15
  2.4 脱机手写汉字识别的主要研究内容  15-17
第3章脱机手写汉字识别的预处理  17-20
  3.1 切分  17-18
  3.2 规范化处理  18-20
第4章基于Gabor滤波器的手写汉字识别  20-42
  4.1 Gabor滤波器简介  20-21
  4.2 脱机手写汉字识别的粗分类  21-32
    4.2.1 粗分类的要求  21
    4.2.2 粗分类方法综述  21-23
    4.2.3 粗分类特征综述  23-25
    4.2.4 粗分类特征的提取和分类准则  25-32
  4.3 基于Gabor滤波器的纹理特征提取  32-39
    4.3.1 Gabor滤波器的定义  33-35
    4.3.2 Gabor滤波器的参数设定  35-36
    4.3.3 卷积与滤波  36-38
    4.3.4 纹理特征的提取  38-39
  4.4 标准字典结构设计  39-41
  4.5 分类器设计  41-42
第5章实验过程及结果分析  42-47
  5.1 评价标准  42
  5.2 实验过程  42-44
  5.3 实验结果分析  44-47
    5.3.1 小字符集手写体汉字识别  44-45
    5.3.2 一级字库手写体汉字识别  45-47
第6章结论与展望  47-49
  6.1 工作总结  47
  6.2 后续工作展望  47-49
参考文献  49-53
攻读硕士学位期间发表论文情况  53-54
致谢  54-55

基于Gabor理论的脱机手写汉字识别

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