基于统计特征的脱机手写文字识别

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1、贵州大学毕业设计第64页摘要III第一章绪论11.1问题的提出11.2研究的目的与意义11.2.1应用方面21.2.2理论方面21.3汉字识别的发展概况31.4汉字识别的问题和困难3第二章脱机手写文字识别的原理52.1脱机手写文字识别的原理52.2系统设计框图：72.3程序流程框图8第三章常用特征提取算法及算法的确定93.1特征提取的意义93.2常用特征提取算法93.2.1方法一：统计特征提取算法103.2.2方法二：结构特征提取算法113.2.3方法三：人工神经网络法113.3方法的确定12第四章手写文字识

2、别的预处理134.1二值化134.2文字的切分174.3去噪、归一化204.3.1平滑滤波器去噪处理214.3.2归一化234.4细化25第五章特征提取及文字的识别295.1特征提取295.1.1基于笔划密度特征的提取算法305.1.2基于弹性网格特征的提取算法315.2文字的匹配33第六章识别结果分析35第七章设计取得的成果及方法的改进367.1设计取得的成果367.2方法的改进36第八章结论与展望378.1结论37贵州大学毕业设计第64页8.2展望37参考文献38致谢词39附录一：40附录二：48附录三：

3、53附录四：57贵州大学毕业设计第64页基于统计特征提取的脱机手写文字识别摘要手写体识别有着广阔的应用前景和很高的理论价值，从应用角度来看各种文档的高速自动录入，档案管理，早期图书资料的数字化，邮件的自动分拣，证件的自动阅读，票据的自动处理等方面都有广泛的应用。手书体文字识别主要分为两种，即在线识别和离线识别。脱机手写体汉字识别研究对汉字信息处理自动化，对开拓新一代计算机的智能输入有重要意义。本论文主要讲述的是基于统计特征的脱机手写文字识别。主要介绍的是由不同的人写一个人的名字，识别出本人的签名。本文对整个设

4、计过程进行了详细的分析说明。文中首先对用数码相机照下的分辨率为512x512，灰度级为256的手写文字图片进行预处理，包括直方图、二值化、行切分、字切分、规范化、细化等图像处理；其次，对进行预处理的文字进行特征提取，文中选择了统计特征，因为与结构法相比，统计法具有良好的抗噪声、抗干扰的性能；最后识别判决。整个设计过程都以MATLAB作为编程工具实现具有友好的图形用户界面的统计特征脱机手写文字识别系统。关键词：二值化，字切分，规范化，细化，统计特征贵州大学毕业设计第64页BasedonStatisticalCh

5、aracteristicOff-lineHand-writtenwritingrecognitionABSTRACTTherecognitionofthehandwrittenformhasthebroadapplicationprospecandtheveryhightheoryvalue.Formtheapplicationanglelooked,ithasthewidespreadapplicationinthehigh-speedautomaticinput,managementoftherecord

6、searlydigitizationofthebooksandthereferencematerials,automatialsortsofthemail,automaticreadingofthecredentialsandthethebillaspectandsoon.Therecognitionofthehandwrittenmainlydividesintotwokinds,namelyon-linerecognitionandoff-linerecognitioncharacter.Theresea

7、rchaboutrecognitionofformandChinesecharacterisveryimportanttotheautomationoftheChinesecharacter,andthedevelopsofthenewgenerationofcomputeraboutintelligentinput.Thepresentpapermainlytellustheoff-linehand-writtenwritingrecognitiononthestatisticalcharacteristi

8、c.Themainintroductionistowritesaperson’snamebythedifferentpersonanddisinguishmyselfsignature.Firstthedigitalcamerailluminatestheresolutionis512x512,thegradationlevelis256hand-writtenwritingpicturewhich