一種結合結構和統計特征的脫機數字識別方法

張玉葉，姜彬，李開端，王春歆

一種結合結構和統計特征的脫機數字識別方法

張玉葉，姜彬，李開端，王春歆

脫機手寫數字識別歸根結底是數字的圖像特征匹配識別問題。為了提高識別效率，需要降低數字的特征維數；同時要提高數字識別的準確性，必須考慮手寫數字的筆畫結構不穩定的特點。提出了一種結合字符統計特征和結構特征的識別方法。首先，利用主分量分析法抽取數字字符圖像的統計特征，通過對主分量重建模型的誤差分析進行數字識別；為了進一步提高數字識別的準確度，再加入數字的寬高比結構特征進行比對識別。最后自制訓練樣本及測試樣本庫進行識別實驗，實驗結果表明本方法識別準確率較高。

脫機手寫數字識別；主分量分析；結構特征；統計特征

0 引言

脫機數字識別不能利用聯機識別可以得到的時間、筆順等動態信息，系統實現比較困難[1]。手寫數字識別最重要的環節是數字字符的特征提取[2]。目前，手寫數字的特征可分為兩類：統計特征和結構特征。統計特征是利用字符樣本庫，找出的0到9中每類字符空間分布的統計規律。結構特征包括數字的構造如端點、交叉點、輪廓等。兩類特征各有優勢，統計特征可以描述數字的本質特征，適用于給定訓練集差別不大的情況；利用結構特征能夠精確描述數字的細節特征，對書寫較規范的數字有較高的識別率。可以將兩類特征結合運用，以便更好地進行數字識別。

本文提出了一種能夠結合字符統計特征和結構特征的識別方法，利用主分量分析法抽取數字字符樣本的統計特征，通過對主分量重建模型的誤差分析進行字符識別；為了進一步提高字符識別的準確度，加入寬高比結構特征進行字符比對識別。

1 脫機手寫數字識別預處理

脫機手寫數字識別，首要任務就是將紙質載體掃描為圖像信息以便計算機處理。得到的數字圖像在進行識別之前需要進行圖像的預處理，以消除圖像中無關的信息，從而改進特征提取、圖像分割、匹配和識別的可靠

An Off-line Handwritten Numeral Recognition Method Combined With the Statistical Characteristics and Structural Features

Zhang Yuye1, Jiang Bin2,Li Kaiduan1,Wang Chunxin3
(1.Naval Aeronautical and Astronantical Universing, Qingdao 266041,China; 2.Qingdao University,Qingdao 266071,China; 3. North China Sea Fleet,Qingdao 266041,China))

Off-line handwritten numeral recognition is a pattern recognition problem of the images of ten numbers. In order to improve the recognition efficiency， the character dimension of number’s image should be decreased. As well, in order to improve the recognition veracity, the character mode instability which resulted from different writing styles and habits should be considered. The article proposed a numbers recognition method combined with the statistical characteristics and structural features of numbers. Firstly, the principal component analysis (PCA) method is adopted to extract statistical characteristics of numeral image. The numeral recognition will be realized through analysis of the reconstruction error of model which is reconstructed by the principal components. In order to further determine the type of numeral, the structural features of width and height rate should be added. Finally, through experiments on the identification of numeral image, the reliability and accuracy of this method of digital recognition is verified, and the deficiency of this method in real-time recognition is analyzed.

Offline Handwritten Numeral Recognition; Principal Component Analysis; Structural Features; Statistical Characteristics

TP311

A

1007-757X(2016)08-0076-04

張玉葉（1980-），女（漢族），海軍航空工程學院，講師，研究方向：數字圖像處理，青島，266041

姜 彬（1980-），女（漢族），青島大學，信息工程學院，講師，研究方向：圖像特征識別，青島，266041

李開端（1967-），男（漢族），海軍航空工程學院，副教授，研究方向：圖像判讀，青島，266041

王春歆（1979-），男（漢族），北海艦隊，工程師，研究方向：圖像目標檢測，青島，266041