脱机自由手写英文单词的识别

摘要：

本文介绍了一个基于隐马尔科夫模型的、模糊分割方式的脱机手写英文单词识别系统,由预处理、特征提取、训练和识别四个模块组成.预处理中除了二值化、去噪、倾斜校正外,还提出了用水平穿透数来辅助垂直直方图确定参考线的方法,在一定程度上提高了参考线的准确性.接下来由滑动窗的宽度与图像宽的比例决定特征长度,该滑动窗的宽度是根据水平穿透数动态调整的,由此提取出两组长度相同的特征:整体形状特征和像素分布特征.采用嵌入式的Baum-Welch算法训练模型,这种训练方式无需分割单词.最后用Viterbi算法作识别.对字典中的每个单词,在训练和识别过程中,都是由字母模型线性连接成单词模型的.

关键词： 脱机识别 手写单词识别 隐马尔科夫模型 模糊分割

作者: 梁佳玉 黄磊 刘迎建

作者单位: 中科院自动化所文字识别中心,北京,100080

会议类型: 国内会议

会议名称: 中科院自动化研究所自动化与信息技术发展战略研讨会暨2003年学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 524-529

在线出版日期: 2003-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）