【摘要】：保密檢查是維護(hù)國家信息安全的重要手段。隨著保密檢查的力度逐步加大,對手寫體文件的保密檢查是檢查工具下一步研究的重點(diǎn)。由于手寫筆畫的無約束性與筆順的不確定性,脫機(jī)手寫體識別一直是一個(gè)難以解決的問題,而現(xiàn)有的識別技術(shù)針對特定字符集(“保”、“守”、“國”、“家”、“秘”、“密”等等)的識別,遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到保密檢查準(zhǔn)確性、高效性的要求。本文致力于研究一種針對特定字符集的脫機(jī)手寫文字識別方法,包括去除噪聲、恢復(fù)筆畫原有特征及相應(yīng)的特征識別算法,并完成一個(gè)原型系統(tǒng)的開發(fā)與測試,實(shí)現(xiàn)特定字符的大部分手寫字體的脫機(jī)識別功能。論文針對手寫識別幾個(gè)關(guān)鍵步驟進(jìn)行研究,主要工作如下:(1)去噪算法的研究:細(xì)化引入噪聲的消除和無約束手寫筆畫的恢復(fù)。針對細(xì)化操作所引入的噪聲問題,文章描述了一種判定交叉點(diǎn)、端點(diǎn)的方法,并以判定結(jié)果為依據(jù)分別進(jìn)行了交叉點(diǎn)分離的去重、筆鋒錯(cuò)誤突出的恢復(fù)與筆畫斷裂的修復(fù)。針對無約束手寫筆畫的恢復(fù)工作,文章提出了一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法,解決了手寫文字連筆和筆畫省略的問題,降低了由于手寫習(xí)慣不同所造成的識別困難。(2)特征識別算法的研究:優(yōu)化特征提取算法并設(shè)計(jì)了一種特征匹配算法。首先針對手寫體極大的隨意性提出了一種筆畫內(nèi)部特征恢復(fù)方法,將各種內(nèi)部特征進(jìn)行提取并大致分類;其次根據(jù)這些特征設(shè)計(jì)了一個(gè)三層分類器,避免了識別一個(gè)文字就要進(jìn)行字典查找的大量時(shí)間消耗;最后設(shè)計(jì)了一個(gè)筆畫特征庫并依此提出匹配方法和筆畫相似度計(jì)算方法,讓文字與庫內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)模板進(jìn)行相似度計(jì)算,從而識別出手寫體文字。(3)原型系統(tǒng)開發(fā)與測試:基于以上研究與保密檢查工具的要求進(jìn)行原型系統(tǒng)開發(fā),通過原型系統(tǒng)進(jìn)行算法測試和驗(yàn)證并對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在特定字符集中抽取的6個(gè)文字1530個(gè)樣本的實(shí)驗(yàn)中,三種主流識別軟件對于脫機(jī)手寫體特定字符集的識別率均未超過50%,而此文檔識別系統(tǒng)能夠始終保持90%以上的平均識別率。對比結(jié)果表明,論文提出的獨(dú)創(chuàng)性設(shè)計(jì)與相關(guān)技術(shù)改進(jìn)有效地提高了特定字符集的識別率。若制作更多的字體模板,那么識別率將還會(huì)繼續(xù)上升。在同等時(shí)間和環(huán)境下,將此系統(tǒng)作為主要檢查工具,最適合于國家保密檢查工作。
【圖文】：

識別算法對預(yù)處理后的文字進(jìn)行特征提取，進(jìn)而依據(jù)提取出的各類特征進(jìn)行分類，之后逡逑與知識庫中己有的文字特征進(jìn)行匹配，最后可以識別出手寫體文字。逡逑從流程上看，脫機(jī)手寫識別大體分為預(yù)處理，，文字識別與后處理三個(gè)模塊，如圖２．１逡逑所示，預(yù)處理過程可分為二值化、平滑去噪、規(guī)范化等幾個(gè)步驟，文字識別過程又可分逡逑為特征提取、分類、特征匹配等幾個(gè)步驟，而后處理即為將識別過程中新學(xué)到的特征錄逡逑入知識庫中。逡逑手與體文件逡逑片格式保忭的逡逑文件邐筅機(jī)逡逑Ｉ邐Ｉ邐邐逡逑■邋■■■邋■．．Ａ邐￣？二值化逡逑預(yù)處理邐？｜邐｜平？噴｜逡逑——￣￣Ｉ規(guī)范化丨逡逑邐邐邋￣？！邐Ｉ特征提�。义希保敝R庫Ｉ邋」丨后處ｐｋ邋－邋識別邐？！分炎逡逑Ｌｉ邐N邋ｊ邋Ｌ邐！邐■｛－邐＂－十逡逑邐邐￣？！邐＼ｍｍＭ＼逡逑邐＇邋ｒ邐逡逑輸出識別結(jié)果逡逑圖２．１脫機(jī)手寫體文字識別一般流程逡逑２．１預(yù)處理逡逑需要被識別的手寫體文字在書寫過程中或經(jīng)過掃描后可能生成各種噪聲。噪聲即為逡逑掃描出文件中的文字與知識庫中標(biāo)準(zhǔn)文字的特征信息不匹配的地方，而產(chǎn)生噪聲的原因逡逑９逡逑

的識別工作，首先要進(jìn)行對掃描圖像的預(yù)處理，從而將圖像的噪聲降到最低，以提高識逡逑別速度與識別率。逡逑如圖２．２所示，手寫識別與印刷體識別的預(yù)處理工作大致類似，基本步驟都分為二逡逑值化、去噪、傾斜校正、行切分、列切分、標(biāo)準(zhǔn)化等。逡逑＇ｉ邐－邐平邐＾邐＾邐＾邐ｉ逡逑Ｓｌ；邋一一邋ｊ邋Ｈ邋—邋２邋一逡逑Ｍ邋ｕ邐□邋１１逡逑圖２．２手寫識別預(yù)處理一般過程逡逑２．１．１二值化逡逑所謂二值，指的是一副圖像中只存在黑白兩種顏色的圖像，并且在圖像中沒有另外逡逑的灰度變化。這樣的圖像中的像素點(diǎn)可以用０和１來表示黑和白（或白和黑）。二值化逡逑即為將普通的掃描圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像的過程，通常為預(yù)處理的第一步，二值效果也將逡逑對之后的步驟造成很大影響，是整個(gè)預(yù)處理過程能否得到理想結(jié)果的關(guān)鍵。逡逑文獻(xiàn)［２８］給出了一個(gè)灰度化彩色圖像的過程，從而可以得到二值化圖像�；叶葓D像逡逑二值化的核心是確定適當(dāng)?shù)拈撝担蛞詣澐止P畫像素和背景像素％。閾值劃分法將整個(gè)圖逡逑像劃分為２５６個(gè)灰度區(qū)域，同一灰度像素共屬于一個(gè)灰度區(qū)域，由于一般在一個(gè)文字圖逡逑像中筆畫部分與背景部分灰度差異比較明顯，可以依據(jù)此特點(diǎn)確定ｒ從而將筆畫像素所逡逑代表的灰度區(qū)域像素抽取出來。多種尋找閾值ｒ的方法都較為成熟，但需要根據(jù)實(shí)際情逡逑況進(jìn)行選擇。逡逑（１）全局閾值法逡逑全局閾值法的計(jì)算對象為整個(gè)文字圖像
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.43

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 任日麗;彭利紅;;基于改進(jìn)的十三點(diǎn)特征提取算法的智能閱卷系統(tǒng)研究[J];電腦知識與技術(shù);2015年09期

2 孔斌;喻民;劉超;李續(xù);;保密檢查中圖像文件內(nèi)容識別技術(shù)研究[J];保密科學(xué)技術(shù);2014年07期

3 溫尚清;郝志峰;廖芹;陳炎雄;;基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的脫機(jī)手寫體漢字智能識別[J];計(jì)算機(jī)輔助工程;2006年03期

4 魏陽;索忠偉;李文容;;數(shù)字濾波器在實(shí)時(shí)濾除心電干擾中的設(shè)計(jì)與應(yīng)用[J];微計(jì)算機(jī)信息;2006年11期

5 李國宏;施鵬飛;;手寫體漢字筆畫特征點(diǎn)的完整性分析[J];計(jì)算機(jī)工程;2006年06期

6 焦李成;孫強(qiáng);;多尺度變換域圖像的感知與識別:進(jìn)展和展望[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2006年02期

7 高彥宇,楊揚(yáng),陳飛;基于融合特征和LS-SVM的脫機(jī)手寫體漢字識別[J];北京科技大學(xué)學(xué)報(bào);2005年04期

8 付慶玲,韓力群;基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識別[J];北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2004年03期

9 Paul Graham;;反垃圾信的新策略[J];程序員;2003年10期

10 童學(xué)鋒,石繁槐;FSVM在有限集脫機(jī)手寫體漢字識別中的應(yīng)用[J];計(jì)算機(jī)工程;2003年13期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 婁正良;中文郵政地址識別研究[D];中國科學(xué)院研究生院（計(jì)算技術(shù)研究所）;2004年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

1 戚世貴;基于圖像特征點(diǎn)的提取匹配及應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2006年

本文編號：2530696