基于USB口汉字识别研究

摘要

汉字识别的研究工作，一直被看作是十分困难的模式识别问题，并被视为字符识别的最终目的。汉字的识别最早可以追溯到上世纪60年代。我国对汉字识别研究工作始于70年代，从80年代开始，汉字OCR的研究获得了许多重大成果。本文对印刷体文字识别的整个过程作了研究，综合应用了视频流的播放和捕获、图像处理、模式识别等各种技术，并给出了一个印刷体文字识别的设计方案——基于USB口汉字识别系统。 本文用DirectShow捕获USB口摄像头的图像，得到文字图像。然后对图像进行预处理，预处理包括图像的灰度变换、图像二值化、噪声消除、汉字的行字切分，文字大小规范化，细化处理，彩色图像灰度化处理等图像处理技术。接下来需要提取汉字特征，汉字的特征包括结构特征和统计特征，本文提取了笔划穿透数目特征、粗网格特征、粗外围特征、内孔个数等结构特征，统计特征提取Gabor小波变换特征，为了尽可能反映某个汉字，提取了大量的特征，但是太多的特征给以后的识别判断带来了麻烦，因此对提取的特征进行了主成分分析，对特征进行了降维。在研究了特征提取与选择方法之后，本文研究了字库的建立及汉字的识别方法。 采用本文中所研究的方法实现了基于USB口汉字识别系统，该系统能对普通USB口摄像头所拍摄的文字图像进行在线识别，实验结果表明本文研究的技术切实可行，具有很好的应用前景。

目录

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第一章绪论

1.1汉字识别的发展及现状

1.2汉字识别的问题和困难

1.3汉字识别的研究内容

1.4本文的组织

第二章基于USB口摄像头汉字识别系统概述

第三章使用DIRECTSHOW进行图像捕获

3.1 DIRECTSHOW简介

3.1.1 DirectShow系统

3.1.2 Filter概述

3.1.3 Filter的连接

3.2基于DIRECTSHOW的图像捕获子系统设计

3.2.1系统组成

3.2.2 Filter Graph模型

3.2.3 Capture Graph Builder

3.2.4视频流的预览

3.2.5图像的捕获

第四章图像预处理

4.1灰度变换

4.2二值化

4.3噪声消除

4.4汉字切分

4.4.1行切割

4.4.2字切割

4.5汉字大小规范化

4.6细化处理

4.7彩色图像的灰度化处理

第五章特征提取与选择

5.1主要的印刷体汉字分类用的特征和方法

5.1.1基于笔画方向的统计特征

5.1.2笔画复杂性指数

5.1.3汉字特征点

5.1.4四边码

5.1.5粗网格特征

5.1.6粗外围特征

5.1.7其他特征

5.2小波变换系数特征

5.2.1小波变换理论

5.2.2 Gabor小波变换

5.3主成分分析法

5.3.1基本原理

5.3.2主成分分析基本算法和步骤

第六章建立识别系统中的字库

第七章识别方法

7.1常用的距离度量准则

7.1.1距离

7.1.2类似度

7.1.3相似系数

7.2本文采用的识别方法

第八章实验测试及结果分析

8.1汉字图像的捕获模块

8.2预处理模块

8.3特征提取与选择模块

8.4字库建立模块

8.5分类判别模块

第九章总结与展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

发表论文

参加科研项目

致谢