基于遗传算法的手写体汉字识别系统优化方法的研究.pdf

基于遗传算法的手写体汉字识别系统优化方法的研究.pdf

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1、第38卷第6期计算机研究与发展VOl.38NO.62001年6月J0URNAL0FC0MUTERRESEARC~gDEVEL0MENTJune2001基于遗传算法的手写体汉字识别系统优化方法的研究林磊王晓龙刘家锋(哈尔滨工业大学计算机科学与工程系哈尔滨150001)(linlei.cn@163.net)摘要为了改善手写体汉字识别系统的性能提出了前端单字识别器(SCR)和后端语言解码器(pOst-prOcessingsystem)有效结合的模型并且利用遗传算法对系统参数进行优化.以联机手写体汉字识别系统作为SCR进行

2、测试首选准确率为69.46%汉字识别的准确率达到87.59%较优化前提高6.4%.实验结果表明遗传算法(GA)是一种有效的优化系统参数的方法.关键词手写体汉字识别遗传算法参数优化中图法分类号T08RESEARCHONOPTIMIZATIONOFAHANDWRITTENCHINESECHARACTERRECOGNITIONSYSTEMBASEDONGENETICALGORITHMLINLeiWANGXiaO-LOngandLIUJia-Feng(Departmentofcomp/tersczenceandEngzne

3、erzngHarZzn1nStzt/teofTechnologyHarZzn150001)AbstractInOrdertOimprOVetheaccuracyOfahandWrittenChinesecharacterrecOgnitiOnsystemamOdelispresentedWhichcOmbinesSCRandpOst-prOcessingsystem.GeneticalgOrithmisappliedtOOptimiZesystemparameters.TestedOnanOnlinehandWri

4、ttenChinesecharacterrecOgnitiOnsystem(SCR)87.59%accuracyisachieVedWhenfirstcharactercandidateaccuracyrateis69.46%andOptimiZatiOncOntributes6.4%imprOVement.TheexperimentresultsshOWthatgeneticalgOrithm(GA)isaneffectiVemethOdtOOptimiZesystemparameters.wordshandWr

5、ittenChinesecharacterrecOgnitiOngeneticalgOrithmparametersOptimiZatiOn器(pOst-prOcessingsystem).由于汉字结构复杂多1引言变SCR的识别正确率受到限制后处理语言解码器经常用于改进手写体汉字识别器的性能[1~3].如手写体汉字识别一直是智能计算机接口的研究何有效的将SCR与后处理系统集成在一起对于手重点一个典型的手写体汉字识别系统一般由两个写体汉字识别系统的整体性能有着较大的影响.一部件组成:前端单字识别器(SCR)和后端语言

6、解码般SCR输出一个由候选汉字组成的矩阵Hz(cjz原稿收到日期:2000-07-10;修改稿收到日期:2000-10-10本课题得到国家自然科学基金项目资助(69973015)6期林磊等:基于遗传算法的手写体汉字识别系统优化方法的研究659)9C表示第个手写体汉字图像1的第个候式(3)中9对于H中所有的候选汉字来说91是相选字9是识别距离9它表示1的第个候选汉字同的9所以p(1)可以被省略.p(C)是候选汉字C的模式类和1之间的相似度.其中9代表着SCR对应的模式类的先验概率9并且SCR一般认为十分重要的信息9在

7、建立手写体汉字识别的后处理p(C)是均匀分布的9所以p(C)可以被省略.因系统中9要把它与词的统计信息集成在一起9构成后此9式(1)可以重写为处理语言解码器状态空间中节点的值.但是9二者如S=argmaXP(S1)=何拟和在一起9对于在状态空间中搜索最优的候选S1语句有直接的影响.argmaXHp(C/1)p(S)9(4)S遗传算法(GA)是一种全局~鲁棒且与数据无关=1p(C/1)可以通过候选汉字C的模式类和1之间的搜索技术9因而有可能成为自动~有效地搜索系统的距离计算出来[4]:参数以获得较好性能的一种好方法

8、.本文利用遗传1/算法杰出的寻优能力9提出一种基于遗传算法的参p(C/1)=m=D9(5)数自动优化方案.Z1/kk=1这里m是1候选汉字的个数9D表示经过概率变2手写体汉字识别模型m换后的识别距离9ZDk=1.k=1一个典型的手写体汉字识别结构示意图如下面2.2求解P(S)的图1所示:直观上9相邻列的候选汉字能否组成一个词可以帮助我们选择一个最优的候选语句

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