博士论文：脱机中文手写识别技术探索

"这篇博士学位论文专注于脱机中文手写识别，由苏统华在哈尔滨工业大学完成于2008年，导师为张田文教授。论文涵盖了从孤立汉字到真实文本的手写识别全过程，涉及数据集构建、字符切分、特征提取、分类器设计和语言后处理等多个关键环节。" 脱机中文手写识别是计算机视觉和模式识别领域的一个重要课题，尤其在中国这样的汉字文化圈中具有极高的实用价值。随着数字化技术的发展，手写识别技术被广泛应用于移动设备、电子签名、教育评估等领域。这篇论文深入探讨了这一主题，旨在构建一个完整的脱机中文手写文本识别框架。 首先，论文强调了基础数据的重要性，通过构建HIT-MW库，提供了支持中文手写文本研究的标准化数据集。这个数据集对于训练和验证识别算法至关重要，因为它模拟了各种实际书写情况，包括不同的书写风格、笔画连通性以及背景噪声。 其次，论文详细讨论了字符切分问题，这是识别过程中的关键步骤，因为手写汉字往往彼此相连或重叠。作者提出了切分策略和无切分策略两种方法，旨在有效地将连续的字符分割开来，以便进行独立的识别。切分策略可能涉及边缘检测、连通组件分析等技术；而无切分策略则尝试直接识别未分割的文本段，这通常需要更复杂的模型和算法。 接着，论文探讨了特征提取，这是识别系统的核心部分。常见的特征包括形状、结构、笔画方向和强度等。这些特征有助于区分不同汉字，同时降低识别的复杂度。论文可能还介绍了如霍夫变换、模板匹配、深度学习等特征提取方法。 分类器设计也是论文的重要组成部分，可能涉及支持向量机(SVM)、神经网络、决策树等机器学习模型。这些分类器用于根据提取的特征对汉字进行分类，从而实现识别。 最后，论文提到了语言后处理，这是提高识别准确率的关键步骤。它包括错误纠正、上下文关联分析等，利用语言规则和统计信息来修正初步识别结果中的错误。 这篇论文全面地涵盖了脱机中文手写识别的各个层面，不仅提供了理论框架，还可能包含实验结果和性能评估，为后续研究者提供了宝贵的参考和启示。通过深入研究和实践，苏统华的这项工作为推动中文手写识别技术的进步做出了重要贡献。