本文關(guān)鍵詞： 蒙古文 字素 HMM 手寫識別　出處：《中文信息學(xué)報》2017年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隱馬爾科夫模型(HMM)對序列數(shù)據(jù)有很強(qiáng)的建模能力,在語音和手寫識別中都得到了廣泛的應(yīng)用。利用HMM研究蒙古文手寫識別,首先需要解決的問題是手寫文字的序列化。從蒙古文的構(gòu)詞和書寫特點看,蒙古文由多個字素從上到下串聯(lián)構(gòu)成。選擇字素集合和詞的字素分割是手寫識別的基礎(chǔ),也是影響識別效果的關(guān)鍵因素。該文根據(jù)蒙古文音節(jié)和編碼知識確定了蒙古文字母集合,共包括1 171個字母。通過相關(guān)性處理、HMM排序篩選等手段得到長字素集合,共包括378個字素。對長字素經(jīng)過人工分解,獲得了50個短字素。最后利用兩層映射給出了詞轉(zhuǎn)字素序列的算法。為了驗證長短字素在手寫識別中的效果,我們在HTK(hidden Markov model toolkit)環(huán)境下利用小規(guī)模字庫實現(xiàn)了手寫識別系統(tǒng),實驗結(jié)果表明短字素比長字素有更好的性能。文中給出的字素集合和詞轉(zhuǎn)字素序列的算法為后續(xù)基于HMM的蒙古文手寫識別研究奠定了基礎(chǔ)。
[Abstract]:Hmm (Hidden Markov Model) has a strong ability to model sequence data and has been widely used in speech recognition and handwritten recognition. HMM is used to study Mongolian handwritten recognition. The first problem to be solved is the serialization of handwritten characters. Mongolian characters are composed of several morphemes in series from top to bottom. The selection of morpheme sets and word morpheme segmentation is the basis of handwritten recognition. It is also the key factor that affects the recognition effect. According to the Mongolian syllable and coding knowledge, this paper determines the Mongolian alphabet set, including 1 171 letters. HMM sorting and screening methods were used to obtain the set of long word elements, which included 378characters. The long words were decomposed manually. In order to verify the effect of long and short morpheme in handwriting recognition, we obtain 50 short morphemes. Finally, we use two-layer mapping to give the algorithm of morpheme sequence. In the environment of HTK(hidden Markov model toolkit, we realized the handwriting recognition system by using a small font library. The experimental results show that the short morpheme has better performance than the long word primer. The algorithm of the morpheme set and the morpheme sequence provided in this paper lays a foundation for the further study of Mongolian handwriting recognition based on HMM.
【作者單位】： 內(nèi)蒙古大學(xué)計算機(jī)學(xué)院;內(nèi)蒙古大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【基金】：內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金(2016MS0603)
【分類號】：TP18;TP391.4
【正文快照】： 1引言各種語言的手寫體識別是人工智能領(lǐng)域最具有挑戰(zhàn)性的研究課題之一,主要包括脫機(jī)手寫體識別和聯(lián)機(jī)手寫體識別。國外在文字識別領(lǐng)域較早地開展了此項工作,由于西文(如英文、法文)大多是拼音文字,字母數(shù)量少且書寫規(guī)整,其印刷體和手寫體識別產(chǎn)品早已問世。在國內(nèi)許多大專院

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