基于小波分形特征提取的汉字识别方法

摘要

该文提出了一种汉字识别技术中能够很好的反映统计特征与结构特征的汉字特征提取的新方法.首先在理论上,我们通过对小波技术与分形技术的研究发现,分形的自相似性或无标度性可以较好的反映结构的繁杂程度和不规划性等统计特性.而小波分析的良好时-频特性以及多尺度多分辨率特性是研究精细结构的理论工具（又称为数字显微镜）,可以较好的反映结构特征.其次我们对上面的理论研究结果通过实验加以验证.实验结果表明该方法对训练样本的识别率可以达到98.71﹪,对测试样本的识别率可以达到91.37﹪.所以说该特征提取方法具有一定的可行性.汉字图像的预处理、良好设计的识别器都将对识别结果产生一定的乃至重要的影响.因此该方法提取的特征还是能很好的将统计特征与结构特征结合起来的.这可以为汉字识别笔记鉴别等提供良好的基础.

目录

摘要

ABSTRACT

第一章引言

§1.1汉字识别概述

§1.2手写汉字识别中存在问题及困难

§1.3汉字识别(脱机手写)方法简介

§1.4当前的研究热点

§1.5本文所提方法在汉字识别领域的作用

第二章汉字的分形性与分形的统计特性

§2.1分形与分形的统计特性

§2.2汉字分形的统计特征

第三章汉字的小波分解及其结构特征

§3.1小波分解及多分辨分析

§3.2汉的小波分解

第四章基于小波和分形的特征提取(实验与讨论)

§4.1汉字分形性的证明与统计特征分析

§4.2基于小波的汉字结构特征提取

§4.3识别及其结果分析

第五章结论

附录：

参考文献

致谢

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