基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別系統(tǒng)的研究創(chuàng)新機(jī)制

1、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別系統(tǒng)的研究創(chuàng)新機(jī)制摘 要 摘要漢字作為中國文化的載體，在中國文化和歷史當(dāng)中都有著非常重要的地位，學(xué)好漢語、寫好漢字是每一個(gè)中國人必備的能力與素質(zhì)。然而隨著計(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展，人們的辦公和學(xué)習(xí)也主要是通過鍵盤來進(jìn)行的，這就導(dǎo)致國人在日常生活中書寫漢字的機(jī)會(huì)大大減少。這些對(duì)我國漢字的普及帶來了很大的沖擊，人們書寫漢字的能力不斷下降。聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別系統(tǒng)則能夠在很大程度上緩解這一現(xiàn)象，它完全符合人們的日常手寫習(xí)慣。本文對(duì)聯(lián)機(jī)漢字手寫識(shí)別的意義和難點(diǎn)進(jìn)行了分析，對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)以及其在手寫識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行了簡單的介紹?！娟P(guān)鍵詞】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 手寫 識(shí)別系統(tǒng) 應(yīng)用隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)

2、展，其在人們的辦公學(xué)習(xí)和日常生活成了不可替代的工具。鍵盤已經(jīng)幾乎完全替代了筆在人們生活中的地位，隨之而來的后果就是人們?cè)絹碓缴俚膮^(qū)書寫漢字，導(dǎo)致越來越多的中國人甚至都忘記了漢字該如何書寫，這種現(xiàn)象在很多研究和報(bào)道中都有體現(xiàn)。計(jì)算機(jī)和鍵盤是由西方國家發(fā)明的，其符合西方國家的語言習(xí)慣，對(duì)于中國人來說，用字母、符號(hào)去完成方塊漢字的輸入就需要使用者非常熟悉漢語拼音或者五筆編碼，對(duì)于文化程度較低的使用者來說，這些都限制著他們使用計(jì)算機(jī)。鑒于計(jì)算機(jī)鍵盤的這些缺陷，聯(lián)機(jī)手寫輸入法應(yīng)運(yùn)而生，這為計(jì)算機(jī)的輸入帶來了新的發(fā)展機(jī)遇和挑戰(zhàn)。1 聯(lián)機(jī)漢字手寫識(shí)別的意義及難點(diǎn)聯(lián)機(jī)漢字識(shí)別是用書寫板代替?zhèn)鹘y(tǒng)紙張，筆尖通過數(shù)

3、字化書寫板的軌跡通過采樣系統(tǒng)按時(shí)間先后發(fā)送到計(jì)算機(jī)中，計(jì)算機(jī)則自動(dòng)的完成漢字的識(shí)別和顯示。1.1 聯(lián)機(jī)漢字手寫識(shí)別的意義聯(lián)機(jī)手寫漢字識(shí)別的誕生具有非常重要的意義。首先這種輸入方法延續(xù)了幾千年中華文明的寫字習(xí)慣，實(shí)現(xiàn)用戶的手寫輸入，對(duì)于長時(shí)間不提筆寫字的用戶來說能夠加強(qiáng)其對(duì)漢字書寫方面的認(rèn)識(shí)，防止提筆忘字;現(xiàn)象的繼續(xù)惡化。其次，手寫漢字輸入不需要學(xué)習(xí)和記憶計(jì)算機(jī)的漢字編碼規(guī)則，其完全符合中國人的寫字習(xí)慣，使人機(jī)之間的交流更人性化，更方便快捷。另外，隨著移動(dòng)智能終端的不斷普及，聯(lián)機(jī)漢字手寫識(shí)別的應(yīng)用范圍將進(jìn)一步擴(kuò)大，以適用于不同層次人群對(duì)信息輸入的需要，具有較大的市場發(fā)展前景。1.2 聯(lián)機(jī)手寫漢字

4、識(shí)別問題的難點(diǎn)手寫漢字識(shí)別是光學(xué)字符讀出器中最難的部分，也是其最終的目標(biāo)，手寫漢字識(shí)別的應(yīng)用主要依賴于其正確識(shí)別率和識(shí)別速度【1】。手寫漢字識(shí)別系統(tǒng)的問題具有其特殊性：（1）中國漢字量大。我國目前的常用漢字大概在4000個(gè)左右，在實(shí)際應(yīng)用中的漢字識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)該能夠完全識(shí)別這些常用的字才能夠滿足需要，由于超大的漢字量，使得手寫識(shí)別的正確率和識(shí)別速度一直不高。（2）字體多，結(jié)構(gòu)復(fù)雜。漢字的手寫字體豐富多彩，且漢字的筆畫繁多，以及復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，再加上漢字中的形近字頗多，這些都為漢字識(shí)別系統(tǒng)的發(fā)展造成了很大的困難。（3）書寫變化大。不同用戶在進(jìn)行手寫輸入時(shí)其字體的變化是很大的，這種變化因人而異，對(duì)漢字識(shí)別

5、造成了很大的干擾，增加了漢字匹配的難度。2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸聯(lián)接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型，通常簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是一種仿生物神經(jīng)的信號(hào)處理模型。在二十世紀(jì)四十年代初人們開始進(jìn)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，經(jīng)過幾十年的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也產(chǎn)生了一系列的突破，目前應(yīng)用最多的是Hopfield模型和BP算法。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般模型一般包括十個(gè)方面：環(huán)境、處理單元、傳播規(guī)則、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)、互聯(lián)模式、穩(wěn)定狀態(tài)、操作模式、活躍規(guī)則、活化函數(shù)和學(xué)習(xí)算法。其中，神經(jīng)元、互聯(lián)模式、學(xué)習(xí)算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中的三個(gè)關(guān)鍵因素。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)重要內(nèi)容就是學(xué)習(xí)，其學(xué)習(xí)方式可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)

6、習(xí)，其學(xué)習(xí)過程一般遵循Hebb規(guī)則，誤差修正學(xué)習(xí)算法以及勝者為王的學(xué)習(xí)規(guī)則，其中Hebb規(guī)則是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)中最基本的規(guī)則。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有獨(dú)特的優(yōu)越性。首先其具有主動(dòng)學(xué)習(xí)的功能，在漢字識(shí)別過程中，先將漢字模板及可能的識(shí)別結(jié)果輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過其自身的學(xué)習(xí)過程來實(shí)現(xiàn)對(duì)漢字的識(shí)別，自學(xué)功能對(duì)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測功能具有非常重要的意義。其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)具有聯(lián)想存儲(chǔ)功能，其反饋功能能夠?qū)崿F(xiàn)這種聯(lián)想。另外，通過計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有高速尋找優(yōu)化解的能力。3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別系統(tǒng)中的應(yīng)用漢字識(shí)別屬于大類別模式識(shí)別，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過函數(shù)逼近、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚類三種作用

7、方式以及聯(lián)想;的特殊模式對(duì)漢字進(jìn)行識(shí)別。Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為反饋網(wǎng)絡(luò)的一種，其自聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)可以使系統(tǒng)不需要通過大量的訓(xùn)練即可對(duì)漢字進(jìn)行識(shí)別，因此Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于漢字識(shí)別來說具有獨(dú)特的優(yōu)勢。其中的離散型Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過串行異步和并行同步的工作方式，使其反饋過程具有非常好的穩(wěn)定性，而網(wǎng)絡(luò)只有通過不斷的演變穩(wěn)定在某一吸引子狀態(tài)時(shí)，才能夠?qū)崿F(xiàn)正確的聯(lián)想。聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別可以分為訓(xùn)練階段和識(shí)別階段。訓(xùn)練階段流程依次為：標(biāo)準(zhǔn)書寫字符圖像預(yù)處理，提取特征并建立特征庫，建立Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型，訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，保存權(quán)值。識(shí)別階段的流程為：坐標(biāo)序列轉(zhuǎn)化為bmp圖像，預(yù)處理測試樣本

8、，提取特征，送入網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行，運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)到平衡狀態(tài)，分析結(jié)果值。根據(jù)聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別的工作流程以及Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型的理論，基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別系統(tǒng)在Matlab環(huán)境下得到了仿真模擬，效果非常理想。4 總結(jié)手寫識(shí)別系統(tǒng)能夠彌補(bǔ)普通鍵盤的不足，在提高漢字書寫頻率的同時(shí)，能夠滿足不同層次人群對(duì)計(jì)算機(jī)應(yīng)用的技術(shù)需要?；贖opfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別系統(tǒng)一起自身獨(dú)特的性能，不僅能夠滿足手寫漢字識(shí)別的正確率，而且其識(shí)別過程速度非常快。因此它對(duì)于實(shí)現(xiàn)聯(lián)機(jī)手寫識(shí)別以及圖像識(shí)別具有非常重要的意義。參考文獻(xiàn)【1】俞慶英.聯(lián)機(jī)手寫漢字識(shí)別系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn).安徽大學(xué)，2005（5）.【2】郭力賓.交叉點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別及聯(lián)機(jī)手寫字符的概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)