基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法华南理工大学人机.pdf

华 南 理 工 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版) 第 31 卷 第 3 期 J our nal of Sout h China U niversit y of Tech nolo gy V ol. 31 　N o. 3 2003 年 3 月 (Natural Scie nce Edition ) March 　2003 文章编号 : 1000565X (2003) 基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取方法 1 1 1 2 高 　学 　金连文 　尹俊勋 　黄建成 ( 1. 华南理工大学 电子与通信工程系 , 广东 广州 510640 ; 2 . 摩托罗拉中国研究中心 , 上海 200002) 摘 　要 : 提出了一种基于笔划的手写体汉字方向分解特征提取的新方法. 根据每个笔划 像素点及其邻域像素点的方向分布特征 , 汉字图像被分解为“横”、“竖”、“撇”和“捺”4 种 子模式 , 而无需提取轮廓和骨架. 文中构造了 5 种不同的弹性网格 , 并将其应用于方向分 解特征的提取 , 最后 ,应用 863 手写样本库 HCL 2000 验证了本文方法的有效性. 关键词 : 方向分解; 手写体汉字识别; 特征提取 中图分类号: TP 391 　　　　文献标识码 : A 　　汉字识别一直是模式识别最重要的研究领域之 的手写体汉字方向分解特征提取方法. 与以前的方 一 , 经过多年的研究 , 已经取得了大量成果[ 1～3 ] . 但 向分解方法不同, 该方法不需要提取汉字的骨架或 是 ,手写体汉字识别 ,特别是自由书写的非特定人手 轮廓 , 而是根据汉字图像的笔划像素点及其邻域像 写体汉字识别仍然被认为是文字识别领域最困难的 素点的分布特征 , 把汉字图像分解为“横”、“竖”、 问题之一, 主要表现在字数多、字形结构复杂、大量 “撇”和“捺”4 种方向子模式 , 然后利用弹性网格的 的不规则书写变形以及相似字多等. 与其他模式识 划分方法 , 分别提取子模式的弹性网格特征. 应用 别问题相似 , 有效的特征提取方法是手写体汉字识 863 手写汉字样本库 HCL 2000 对该方法的有效性 别研究中一项重要的内容. 由于汉字本身的结构特 进行的实验验证表明 , 本文所提方法是可行的. 点, 即每个汉字都是由“横”、“竖”、“撇”和“捺”4 种 基本笔划组成 , 方向分解特征成为一种有效的手写 1 　方向分解 体汉字识别特征[4～6 ] . 现有的方向分解方法大致可 l 　　令 DN ( l = 1 , 2 , 3 , 4) 为二值化汉字图像的像 以分为基于汉字骨架与基于汉字轮廓的两种方法. 素点在第 l 个方向上的方向像素长度 , 其中 l = 1 , 基于汉字骨架的方法由于需要进行汉字的细化操 2 , 3 ,4 分别代表“横”、“竖”、“撇”和“捺”4 种方向. 如 作 , 容易导致模糊笔划 ,特别是低分辨率手写汉字的 l 图