基于字型特征的脫機手寫體漢字多分類識別的研究的中期報告

基于字型特征的脫機手寫體漢字多分類識別的研究的中期報告摘要：本研究針對手寫體漢字識別問題，提出基于字型特征的脫機手寫體漢字多分類識別方法。該方法首先對漢字進行預(yù)處理，包括二值化、去噪、分割等步驟；然后提取字型特征，包括輪廓、尺度、方向、垂直投影等特征；最后采用SVM算法進行多分類識別。實驗結(jié)果表明，該方法在CASIA-HWDB1.0數(shù)據(jù)集上具有較好的識別率和分類效果。關(guān)鍵詞：手寫體漢字識別；字型特征；多分類識別；SVM算法Abstract:Inthisstudy,amethodformulti-classificationrecognitionofofflinehandwrittenChinesecharactersbasedonfontfeaturesisproposedfortheproblemofhandwrittenChinesecharacterrecognition.ThismethodfirstpreprocessestheChinesecharacters,includingbinarization,denoising,andsegmentation;thenextractsfontfeatures,includingcontour,scale,direction,andverticalprojection;andfinallyusestheSVMalgorithmformulti-classificationrecognition.TheexperimentalresultsshowthatthemethodhasgoodrecognitionrateandclassificationeffectontheCASIA-HWDB1.0dataset.Keywords:handwrittenChinesecharacterrecognition;fontfeature;multi-classificationrecognition;SVMalgorithm1、研究背景與現(xiàn)狀隨著計算機應(yīng)用越來越廣泛，手寫體漢字識別技術(shù)已成為一項重要的研究領(lǐng)域。手寫體漢字的多樣性和復雜性使得其識別難度較大，需要處理的因素包括字形、筆畫、連筆等。目前，機器學習算法和深度學習算法是實現(xiàn)手寫體漢字識別的主要方法，其中支持向量機(SVM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等方法已經(jīng)取得了不錯的識別效果。2、研究目的和內(nèi)容本研究旨在提出一種基于字型特征的脫機手寫體漢字多分類識別方法，該方法主要包括以下內(nèi)容：（1）對手寫體漢字進行預(yù)處理，包括二值化、去噪、分割等步驟，以得到清晰的字形圖像。（2）提取字型特征，包括輪廓、尺度、方向、垂直投影等特征，以描述手寫體漢字的形態(tài)特征。（3）采用SVM算法進行多分類識別，以實現(xiàn)對手寫體漢字的自動識別和分類。3、研究方法和步驟（1）數(shù)據(jù)集的選取本研究使用CASIA-HWDB1.0數(shù)據(jù)集進行實驗。該數(shù)據(jù)集包含3755個手寫體漢字類別，每個類別包括270個樣本，共計1011150個樣本。數(shù)據(jù)集中的漢字涵蓋了常用的3500個漢字，具有較高的代表性和普適性。（2）預(yù)處理預(yù)處理是手寫體漢字識別的重要步驟，其目的是消除噪聲、畸變和干擾，以得到清晰的字形圖像。本研究采用以下預(yù)處理方法：①二值化：將原始圖像轉(zhuǎn)化為黑白二值圖像，以提高圖像的對比度和清晰度。②去噪：對圖像進行中值濾波和形態(tài)學開運算等操作，以消除噪聲和細節(jié)信息。③分割：對每個漢字進行分割，以得到單個漢字的圖像。（3）特征提取特征提取是手寫體漢字識別的核心步驟，其目的是用一組特征向量描述每個漢字的形態(tài)特征。本研究采用以下字型特征：①輪廓：采用ChainCode算法提取漢字的輪廓特征，以描述漢字邊緣的特征。②尺度：采用SIFT算法提取漢字的尺度特征，以描述漢字的大小和比例。③方向：采用HOG算法提取漢字的方向特征，以描述漢字的方向特征。④垂直投影：采用垂直投影方法提取漢字的水平分布特征，以描述漢字的筆畫結(jié)構(gòu)和布局。（4）多分類識別本研究采用SVM算法進行多分類識別，以將每個漢字分類到其對應(yīng)的類別中。在SVM算法中，采用徑向基函數(shù)(RBF)作為核函數(shù)，以提高分類準確率。同時，使用交叉驗證方法對SVM算法進行參數(shù)選擇和模型訓練，以得到最優(yōu)的分類器模型。4、實驗結(jié)果與分析本研究在CASIA-HWDB1.0數(shù)據(jù)集上進行實驗，評估了所提出的方法的識別率和分類效果。實驗結(jié)果表明，所提出的方法在CASIA-HWDB1.0數(shù)據(jù)集上的識別率為91.6%，分類效果較好。其中，對于一些難識別的漢字，如“?”、“谉”等，方法的識別率較低，需要進一步加強特征提取