模糊笔画方向特征提升脱机手写汉字识别精度

本篇硕士学位论文主要探讨的是基于模糊笔画方向特征的脱机手写体汉字识别系统。该系统针对汉字识别这一复杂的技术挑战，结合了模式识别、图像处理、人工智能等多个领域的理论与方法。汉字识别作为一个重要的课题，不仅涉及语言文字学、心理学，还与仿生学紧密相连，旨在通过计算机自动辨识汉字，反映人类的书写习惯和认知特性。 论文首先介绍了汉字图像预处理技术，包括二值化、归一化、去噪和平滑处理，以及字符切分和汉字细化，这些步骤对于提高识别系统的准确性至关重要。模糊数学在此过程中发挥了关键作用，它提供了解决精确计算与人类思维模糊性的桥梁。作者创新性地将模糊数学思想引入笔画特征提取，设计了一种模糊笔画方向特征提取方法，旨在解决手写体汉字中笔画随意性导致的子笔画不稳定问题，并通过模糊划分字符点阵图像，减轻笔画位置对特征提取的影响。 接下来，论文聚焦于人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），特别是BP神经网络的应用。作者详细研究了人工神经网络的特点，探讨了其在手写体汉字识别中的具体应用，包括网络结构设计、神经元数目选择以及BP算法参数优化。此外，论文还展示了如何在MATLAB环境中实现BP神经网络，包括分类器的构建、训练和仿真过程。 实验部分，论文选择了常用的11个大写汉字作为样本，通过实验证明了模糊笔画特征提取方法的有效性，它成功地解决了手写体汉字识别中子笔画抽取的不稳定性问题。关键词包括汉字识别、特征提取、模糊笔画、分类器和BP神经网络，这些都是论文的核心内容和关键技术。 这篇论文深入研究了汉字识别系统的关键技术，尤其是模糊笔画方向特征提取和BP神经网络在其中的应用，为汉字识别的精度和实用性提供了新的解决方案，具有较高的学术价值和实际应用前景。