基于统计特征的脱机手写文字识别.doc

摘 要 III 第一章 绪 论 1 1.1 问题的提出 1 1.2 研究的目的与意义 1 1.2.1 应用方面 2 1.2.2 理论方面 2 1.3 汉字识别的发展概况 3 1.4 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 5 2.1 脱机手写文字识别的原理 5 2.2 系统设计框图： 7 2.3 程序流程框图 8 第三章 常用特征提取算法及算法的确定 9 3.1 特征提取的意义 9 3.2 常用特征提取算法 9 3.2.1 方法一：统计特征提取算法 10 3.2.2 方法二：结构特征提取算法 11 3.2.3 方法三：人工神经网络法 11 3.3 方法的确定 12 第四章 手写文字识别的预处理 13 4.1 二值化 13 4.2 文字的切分 17 4.3 去噪、归一化 20 4.3.1 平滑滤波器去噪处理 21 4.3.2 归一化 23 4.4 细化 25 第五章 特征提取及文字的识别 29 5.1 特征提取 29 5.1.1 基于笔划密度特征的提取算法 30 5.1.2 基于弹性网格特征的提取算法 31 5.2 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 36 7.1 设计取得的成果 36 7.2 方法的改进 36 第八章 结论与展望 37 8.1 结论 37 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： 53 附录四： 57 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 Based on Statistical Characteristic Off-line Hand-written writing recognition ABSTRACT The recognition of the handwritten form has the broad application prospec and the very high theory value.Form the application angle looked ,it has the widespread application in the high-speed automatic input,management of the records early digitization of the books and the reference materials,automatial sorts of the mail,automatic reading of the credentials and the the bill aspect and so on.The recognition of the handwritten mainly divides into two kinds, namely on-line recognition and off-line recognition character.The research about recognition of form and Chinese character is very important to the automation of the Chinese character, and the develops of the new generation of computer about intelligent input.The present paper