《脱机手写汉字识别应用》由会员分享，可在线阅读，更多相关《脱机手写汉字识别应用（4页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、SVMSVM 在脱机手写汉字识别中的应用在脱机手写汉字识别中的应用为了对手写体汉字进行快速准确的识别，本文应用 SVM 和三种特征识别汉字。 经过实验，它的处理速度和识别率都令人满意，如果组合成多分类器可以得到 更高的识别率。1.1. 引言引言汉字是非字母化的文字，在当今高度信息化的社会里，如何快速高效地将汉字 输入计算机，已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否 真正在我国得到普及应用。因此，进行汉字识别的研究与开发，使汉字输入自 动化，具有广泛的应用前景和重大的经济价值。汉字识别技术可分为印刷体汉字识别和手写体汉字识别两大类，后者又可分为 联机(on-line)手写汉字识别
2、和脱机(off-line)手写汉字识别。其中又以脱机手 写汉字识别最为困难。主要表现在：数量多：由于汉字数量众多，一级汉字有 3755 个，二级汉字有 6763 个。 汉字识别问题属于超多类模式集合的分类问题变形大：印刷体汉字有宋体、楷体、黑体、仿宋体、圆体等字体，手写 体汉字更是因人而异，一人一个写法，而且同一个人在不同的时间书写 的汉字也不尽相同相似字：人、入；已、己等等。2.2. 算法算法SVM(Support Vector Machine)或称支撑向量机是在统计学习理论基础上发展起 来的一种新的通用的模式识别方法。本文提出的采用基于 SVM 的分类决策方法， 在小字符集脱机手写体汉字识
3、别问题中，取得了较好的效果。SVM 算法的基本思想是根据 Vapnik 提出的结构风险最小化（Structure Risk Minimization）原理，通过最大化分类间隔或边缘（Margin）尽量提高学习机 的泛化（Generalization）性能。下面对 SVM 算法做一简要介绍。2.12.1 最优分类面最优分类面设线性可分样本集(Xi,Yi),i=1,n,XRd,Y+1,-1是类别标号。D 维空间 中线性判别函数一般形式为 g(X)=WX+b,分类面方程为：WX+b0，将判别 函数归一化，使得两类所有样本都满足|g(X)|1，即使离分类面最近的样本的|g(X)|1，这样分类间隔就等于
4、 2/W,因此使间隔最大最大等价 于W（或W2）最小；而要求分类线对所有样本正确分类，要求满足Yi(WXi)+b-10,i=1,2,n。满足上述条件且使W2 最小的分类面就是最优分类面，过两类样本中离分类 面最近的点且平行于最优分类面上超平面 H1、H2 上的训练样本就是上式中使等 号成立的样本，称为支撑向量（Support Vectors）。因为他们支撑起了最优分 类面。其中分类间隔最大的超平面称为最优分类面。它通过选择训练一组称为支持向量（Support Vectors）的特征子集，使得对支 持向量集的线性划分等价于对整个数据集的分割，实现了在保证分类精度的同 时降低运算的复杂度。简单地说
5、，支撑向量就是支撑最优分类面的向量。当问题线性不可分时，通过非线性变换到高维空间中的线性问题。非坐标变换， 而只改变内积的定义，避免了维数灾难。3.3. 特征提取特征提取为了增大各样本之间的区分性。采用三种方法提取特征。即外围轮廓法、投影 法（笔划密度特征）和网格点阵法。每个汉字样本在特征提取以前先进行预处 理，包括位置归一化、大小归一化和细化。3.13.1 外围轮廓特征外围轮廓特征针对规格为 24x24 的二值图像汉字样本，按先后顺序从左、右、上、下四边分 别向右、作、下、上四个方向扫描，直至扫描线遇到汉字象素点或与扫描线垂 直的中轴，记下各自扫描线走过的距离，即为该汉字样本的外围轮廓特征。
6、显 然，是一 24x496 维的特征。之所以，扫描到中轴就停止，而不是扫描到底， 是因为这样可以防止冗余信息。3.23.2 投影特征（笔划密度特征）投影特征（笔划密度特征）针对规格为 24x24 的二值图像汉字样本，按先后顺序从左、上两边分别向右、 下两个方向扫描，记下扫描线所穿过的汉字笔划数，即为该汉字的投影特征。 这是一个 24x248 维的特征。优字的垂直投影和水平投影分别如图所示：图 1 垂直投影 图 2 水平投影3.33.3 网格点阵特征网格点阵特征针对规格为 24x24 的二值图像汉字样本，把汉字分成均匀的网格，比如 2x2，4x4 等，然后计算网格中汉字象素点的个数，即为该汉字样
7、本的网格点阵 特征。统计时，按从左至右、从上到下的顺序进行。如果网格是 2x2 的，则该 特征有 24x2422144 维。4.4. 实验结果和分析实验结果和分析4.14.1 实验参数和结果实验参数和结果本文选用的试验数据为同济大学教务处手写体成绩识别系统中经过二值化和去 噪等预处理后的中文字符图像数据，包括“优”，“良”，“中”，“及”， “格”，“不”6 种汉字。下图为部分汉字样本的图像：应用 SVM 方法，核函数选择 RBF 径向基函数，选择不同的特征和参数，训练集 6 类汉字共 1562 个。各种特征最优的实验结果如下： 汉字特征外围轮廓投影网格点阵 优97.9%97.5%98.6%
8、良97.1%92.5%98.0% 中99.7%99.0%99.0% 不100%97.2%100% 及89.0%85.8%89.0% 格95.894.0%96.3% 总体96.4%94.2%96.7%4.24.2 多分类器多分类器将这三个分类器通过简单投票法组合成多分类器,即有两个或两个以上的分类器 作出决策 A,则认为决策 A 合法,若每个分类器作出的决策不同,则选择识别率较 高的分类器的决策。这样得到的组合分类器的识别率在 97.7%以上，识别率提高了 1%以上。从概率上分析，假设分类器 A 正确率 96%、分类器 B 正确率 94%和分类器 C 正确 率 97%，三者组合识别率应该在 96
9、%*94%*3%+94*97%*4%+96%*97%*6%+94%*96%*97%=99.5%以上。实际效果并没有 这么好，是因为上述公式成立的条件是识别错误的汉字足够发散，也就是说分 类器 A 识别错误的汉字，分类器 B 应该有 94%的识别正确率，实际上并非如此。 很多分类器 A 识别错的汉字，在分类器 B 和 C 中还是有很高的错误率。因此，如果想通过多分类器组合来实现高识别率，不同分类器的错误应该尽量 发散，或者有足够多的分类器。5.5. 总结总结本文阐述了应用 SVM 实现小字符集脱机手写汉字识别系统，分别介绍了三种不 同特征，取得了较好的识别率。并且分析了多分类器集成的效果，提出了进一 步增强识别率的方法。今后的研究方向主要是神经网络、HMM 等其他分类器，相信识别错误汉字的离 散度会比都使用 SVM 分类的分类器要高。这样，组合成多分类器就可以取得更 高的识别率。
