基于字型特征的脫機(jī)手寫(xiě)體漢字多分類(lèi)識(shí)別的研究的中期報(bào)告摘要：本研究針對(duì)手寫(xiě)體漢字識(shí)別問(wèn)題，提出基于字型特征的脫機(jī)手寫(xiě)體漢字多分類(lèi)識(shí)別方法。該方法首先對(duì)漢字進(jìn)行預(yù)處理，包括二值化、去噪、分割等步驟；然后提取字型特征，包括輪廓、尺度、方向、垂直投影等特征；最后采用SVM算法進(jìn)行多分類(lèi)識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在CASIA-HWDB1.0數(shù)據(jù)集上具有較好的識(shí)別率和分類(lèi)效果。關(guān)鍵詞：手寫(xiě)體漢字識(shí)別；字型特征；多分類(lèi)識(shí)別；SVM算法Abstract:Inthisstudy,amethodformulti-classificationrecognitionofofflinehandwrittenChinesecharactersbasedonfontfeaturesisproposedfortheproblemofhandwrittenChinesecharacterrecognition.ThismethodfirstpreprocessestheChinesecharacters,includingbinarization,denoising,andsegmentation;thenextractsfontfeatures,includingcontour,scale,direction,andverticalprojection;andfinallyusestheSVMalgorithmformulti-classificationrecognition.TheexperimentalresultsshowthatthemethodhasgoodrecognitionrateandclassificationeffectontheCASIA-HWDB1.0dataset.Keywords:handwrittenChinesecharacterrecognition;fontfeature;multi-classificationrecognition;SVMalgorithm1、研究背景與現(xiàn)狀隨著計(jì)算機(jī)應(yīng)用越來(lái)越廣泛，手寫(xiě)體漢字識(shí)別技術(shù)已成為一項(xiàng)重要的研究領(lǐng)域。手寫(xiě)體漢字的多樣性和復(fù)雜性使得其識(shí)別難度較大，需要處理的因素包括字形、筆畫(huà)、連筆等。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)手寫(xiě)體漢字識(shí)別的主要方法，其中支持向量機(jī)(SVM)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等方法已經(jīng)取得了不錯(cuò)的識(shí)別效果。2、研究目的和內(nèi)容本研究旨在提出一種基于字型特征的脫機(jī)手寫(xiě)體漢字多分類(lèi)識(shí)別方法，該方法主要包括以下內(nèi)容：（1）對(duì)手寫(xiě)體漢字進(jìn)行預(yù)處理，包括二值化、去噪、分割等步驟，以得到清晰的字形圖像。（2）提取字型特征，包括輪廓、尺度、方向、垂直投影等特征，以描述手寫(xiě)體漢字的形態(tài)特征。（3）采用SVM算法進(jìn)行多分類(lèi)識(shí)別，以實(shí)現(xiàn)對(duì)手寫(xiě)體漢字的自動(dòng)識(shí)別和分類(lèi)。3、研究方法和步驟（1）數(shù)據(jù)集的選取本研究使用CASIA-HWDB1.0數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。該數(shù)據(jù)集包含3755個(gè)手寫(xiě)體漢字類(lèi)別，每個(gè)類(lèi)別包括270個(gè)樣本，共計(jì)1011150個(gè)樣本。數(shù)據(jù)集中的漢字涵蓋了常用的3500個(gè)漢字，具有較高的代表性和普適性。（2）預(yù)處理預(yù)處理是手寫(xiě)體漢字識(shí)別的重要步驟，其目的是消除噪聲、畸變和干擾，以得到清晰的字形圖像。本研究采用以下預(yù)處理方法：①二值化：將原始圖像轉(zhuǎn)化為黑白二值圖像，以提高圖像的對(duì)比度和清晰度。②去噪：對(duì)圖像進(jìn)行中值濾波和形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算等操作，以消除噪聲和細(xì)節(jié)信息。③分割：對(duì)每個(gè)漢字進(jìn)行分割，以得到單個(gè)漢字的圖像。（3）特征提取特征提取是手寫(xiě)體漢字識(shí)別的核心步驟，其目的是用一組特征向量描述每個(gè)漢字的形態(tài)特征。本研究采用以下字型特征：①輪廓：采用ChainCode算法提取漢字的輪廓特征，以描述漢字邊緣的特征。②尺度：采用SIFT算法提取漢字的尺度特征，以描述漢字的大小和比例。③方向：采用HOG算法提取漢字的方向特征，以描述漢字的方向特征。④垂直投影：采用垂直投影方法提取漢字的水平分布特征，以描述漢字的筆畫(huà)結(jié)構(gòu)和布局。（4）多分類(lèi)識(shí)別本研究采用SVM算法進(jìn)行多分類(lèi)識(shí)別，以將每個(gè)漢字分類(lèi)到其對(duì)應(yīng)的類(lèi)別中。在SVM算法中，采用徑向基函數(shù)(RBF)作為核函數(shù)，以提高分類(lèi)準(zhǔn)確率。同時(shí)，使用交叉驗(yàn)證方法對(duì)SVM算法進(jìn)行參數(shù)選擇和模型訓(xùn)練，以得到最優(yōu)的分類(lèi)器模型。4、實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本研究在CASIA-HWDB1.0數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，評(píng)估了所提出的方法的識(shí)別率和分類(lèi)效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在CASIA-HWDB1.0數(shù)據(jù)集上的識(shí)別率為91.6%，分類(lèi)效果較好。其中，對(duì)于一些難識(shí)別的漢字，如“?”、“谉”等，方法的識(shí)別率較低，需要進(jìn)一步加強(qiáng)特征提取