一种结合结构和统计特征的脱机数字识别方法

张玉叶，姜彬，李开端，王春歆

一种结合结构和统计特征的脱机数字识别方法

张玉叶，姜彬，李开端，王春歆

脱机手写数字识别归根结底是数字的图像特征匹配识别问题。为了提高识别效率，需要降低数字的特征维数；同时要提高数字识别的准确性，必须考虑手写数字的笔画结构不稳定的特点。提出了一种结合字符统计特征和结构特征的识别方法。首先，利用主分量分析法抽取数字字符图像的统计特征，通过对主分量重建模型的误差分析进行数字识别；为了进一步提高数字识别的准确度，再加入数字的宽高比结构特征进行比对识别。最后自制训练样本及测试样本库进行识别实验，实验结果表明本方法识别准确率较高。

脱机手写数字识别；主分量分析；结构特征；统计特征

0 引言

脱机数字识别不能利用联机识别可以得到的时间、笔顺等动态信息，系统实现比较困难[1]。手写数字识别最重要的环节是数字字符的特征提取[2]。目前，手写数字的特征可分为两类：统计特征和结构特征。统计特征是利用字符样本库，找出的0到9中每类字符空间分布的统计规律。结构特征包括数字的构造如端点、交叉点、轮廓等。两类特征各有优势，统计特征可以描述数字的本质特征，适用于给定训练集差别不大的情况；利用结构特征能够精确描述数字的细节特征，对书写较规范的数字有较高的识别率。可以将两类特征结合运用，以便更好地进行数字识别。……