基于笔画重构的脱机手写汉字识别研究

摘要

在中华5000年的历史长河中，汉字作为记忆的载体，对中华文明的发展一直起着不可替代的重要作用。现如今随着科技的高速发展，特别是人们对文字信息化的迫切需求，脱机手写汉字的识别一直作为识别领域一个重要的研究方向，各领域与之相关的专家都对其做了大量的研究，提出了很多有建设性的意见及算法，并在实际应用中取得了很多可喜的成果。
　　 特征提取作为识别过程中极其重要的一步更是得到了很多学者的重视，因为特征的选取、提取算法的好坏都会直接影响到识别的效率及结果。但是由于脱机手写汉字具有字量大、书写风格众多、随意性较大和结构复杂等特点，且脱机汉字又缺少笔画位置、笔顺等信息，所以想要提取稳定的结构特征一直是研究人员追求的目标。
　　 本文研究了脱机手写汉字识别过程的各要点，重点分析了现有的各种笔画（横竖撇捺）提取技术，并在总结以往各笔画提取算法的的基础上提出了一种基于角度自适应窗口检测的笔画提取算法。本算法首先根据汉字平均笔画宽度设置一个矩形窗口，利用此窗口内笔画像素点的统计信息来判断窗口的扫描方向，从而提取汉字笔画。相对于以往的笔画提取方法具有更好的稳定性和准确性。
　　 由于利用本文所提出的算法提取的笔画中会包含一些冗余信息，且在笔画提取过程中可能会造成其他笔画的断裂，为了解决这些问题本文也提出了相应的笔画重构方法来对所提取的笔画进行拟合、重构，从而达到理想的笔画提取效果。最后通过实验也充分证明了本文所提出的算法的有效性。