導(dǎo)讀：脫機(jī)手寫體漢字識(shí)別由于其字符集龐大，字形變化多等特點(diǎn)成為模式識(shí)別領(lǐng)域一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的課題。它將在信函分揀、銀行支票識(shí)別、統(tǒng)計(jì)報(bào)表處理以及手寫文稿自動(dòng)輸...
脫機(jī)手寫體漢字識(shí)別由于其字符集龐大，字形變化多等特點(diǎn)成為模式識(shí)別領(lǐng)域一個(gè)極具挑戰(zhàn)性的課題。它將在信函分揀、銀行支票識(shí)別、統(tǒng)計(jì)報(bào)表處理以及手寫文稿自動(dòng)輸入等諸多方面發(fā)揮巨大作用。它的研究對(duì)漢字信息處理自動(dòng)化及開拓新一代計(jì)算機(jī)的智能輸入都有著重要意義。手寫體漢字識(shí)別是一個(gè)非常復(fù)雜的多模式識(shí)別問題，多年研究實(shí)踐表明，單一方法的效果是有限的，各種方法有其自身的優(yōu)點(diǎn)和局限性。應(yīng)用信息融合技術(shù)，采用多種方法有機(jī)結(jié)合，走多特征融合、多方案集成的道路，是手寫體漢字識(shí)別的一個(gè)發(fā)展趨勢。 本文研究對(duì)象為少量常用漢字，研究目標(biāo)是探索非特定人限制性脫機(jī)手寫體漢字識(shí)別的有效算法。實(shí)驗(yàn)選取了國標(biāo)gb2312-80一級(jí)字庫中的50類漢字，每類漢字采集100個(gè)樣本，共5000個(gè)漢字樣本。其中80％的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練，20％用于測試。 本文的主要內(nèi)容及研究成果有以下幾點(diǎn)： （1）在分析當(dāng)前漢字識(shí)別最新發(fā)展技術(shù)的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了一套基于多特征融合、多分類器集成的漢字識(shí)別方案，即二級(jí)串行
