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1、您的论文得到两院院士关注模式识别文章编号:1008-0570(2010)06-1-0191-02基于骨架结构特征的手写数字识别方法AHandwrittenNumeralsRecognitionMethodBasedOnSkeletonStructuralFeatures(日照港股份二公司)于振华冯运亮罗珍茜YUZhen-huaFENGYun-liangLUOZhen-xi摘要:本文提出了一种基于数字骨架结构特征的手写数字识别方法。该方法把细化等预处理后的数字的骨架,通过搜索匹配,提取出数字骨架的端点和交叉点等结构特征,然后再根据端点的位置特征来进行数字识别。本算法容易实现,且具有较高的可靠性和
2、识别率,能够满足手写识别应用的要求。该方法已在表格自动录入和识别系统中得到成功应用。关键词:细化;手写数字识别;结构特征中图分类号:TN74文献标识码:AAbstract:Inthispaper,anewmethodbasedonskeletonstructurefeaturesforrecognitionofhandwrittennumeralsisproposed.Usethenumeralsskeletonafterthinningandotherpreprocessing,andaccordingsearchmatching,extracteddigitalskeletonendpoi
3、ntandcross-pointstructurefeaturesandthenbasisthelocationcharacteristicsoftheendpointforthedigitalidentification.Thealgorithmiseasytoimplement,hasahighreliabilityandrecognitionrate,canmeetthehandwritingrecognitionapplications.Thismethodhas技beensuccessfullyappliedinformsautomaticentryandidentification
4、system.Keywords:Thinning;Handwrittennumeralrecognition;Structuralfeatures术弧线,将会对特征提取造成较大的影响,极不利于弧线处特征的创1概述提取。因此在骨架细化之后要进行骨架短枝删除。随着计算机处理能力的不断提高和成本的日益降低,计算本文采用模板法对非闭合的端点只进行一个像素级的删新机在日常的数据处理方面的优势越来越明显。然而,传统的手写除,以达到骨架短枝删除,即可达到骨架优化的目的,骨架优化后表格信息记录方式,如统计报表、财务报表、银行票据、学生成绩的图像如图1(b)所示。等等,仍然得到广泛的应用。如何将这些大量的手写表
5、格信息自动识别后写入计算机进行处理和存储,是目前面临的一个难题。因此,手写数字识别具有很大的应用和研究价值。经过数十年的研究,提出了许多识别的方法,在许多领域也得到了广泛的应用。总体来说手写数字识别的方法主要有:基于(a)短枝处理前(b)短枝处理后结构特征的方法和基于统计特征的方法。本文采用的是基于图1短枝处理效果数字结构特征的方法,即利用手写数字骨架的端点和交叉点的3特征提取特征,结合端点的位置特征来进行手写数字的识别。3.1数字骨架特征提取2预处理手写数字的形状可谓是千变万化,但这些数字在结构上有本文所采用的算法是对用摄像机实时拍摄的表格图像中着一些特征,如:端点的个数、交叉点的个数、线条
6、的弯曲方向的手写数字信息进行识别的,因此原始图像中存在着大量的背等。只要对数字的这些特征进行定义,并提取出相应的特征信景噪声,无法直接进行识别,只有在完成预处理之后,才能进行特息,就能够有效地对手写数字进行识别。在本文中,利用的是骨征的提取和识别。预处理的基本过程主要有:图像灰度化、二值架端点和交叉点的个数及端点的位置特征来进行识别的。化、平滑去噪、字符分割、归一化、倾斜校正、重排、骨架细化。从微观的角度来说,每个数字都是由若干个点组成的。在图2.1骨架细化像中则体现为像素点,这些点根据组成数字的部分不同可以分本文采用文献中的并行细化算法,对手写数字进行细化。实为端点、一般连点和交叉点。验证明
7、,该细化方法具有很好的实用性,获取的图像骨架避免了端点是指骨架枝头的那个像素点,即端点是数字中连笔笔过度腐蚀,并且还具有良好的连通性。画的起点和终点。当某个黑像素点p的周围八个邻近像素点中2.2骨架优化有且只有一个黑像素点时,该黑像素点为端点。那么可以把端点在研究中发现,骨架细化后的图像,往往在端点处多出一个用如图2所示的一个T模板来定义。或多个像素点,即会产生骨架短枝现象,如图1(a)所示。特别
