【摘 要】
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汉字作为中华民族上千年文化的结晶,在社会发展中一直起着重大的作用,实现手写文档的电子化具有非常重要的意义。文字识别是指利用计算机自动辨别在纸或其他介质上的文字的过
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汉字作为中华民族上千年文化的结晶,在社会发展中一直起着重大的作用,实现手写文档的电子化具有非常重要的意义。文字识别是指利用计算机自动辨别在纸或其他介质上的文字的过程。文字识别分为脱机文字识别和联机文字识别两种,主要研究脱机中文手写文字识别。中文文字识别与英文文字识别有很大的区别,并且中文文字识别的发展滞后于英文文字识别。从英文文字识别的发展历程来看,中文手写识别应该从现有的单字识别扩展到语句级识别,其中需要解决许多重要问题。现有文本库均为单字库,没有支持非单字识别的文本库,因此建立了中文文本库HIT-MW。此文本库是以文本页为基本单位的,识别之前需要将其切分为文本行,这正是本文完成的主要工作。首先通过直接水平全局投影、小角度纠斜、再次水平全局投影、局部投影四步以获得粘连文本块数据集。之后对粘连文本块数据集进行了全面详细的分析,并按照难易程度将其分为四类子数据集:两行文字易切分文本块、两行文字难切分文本块、两行文字粘连文本块和三行或更多行文字文本块,对各类数据集采取不同的策略。然后对文本块进行背景骨架化。对能够直接获得候选切分路径的数据集,研究了判别最优切分路径的评价函数;对不能获得候选切分路径的数据集,进行了笔划细化,获得一些笔划的特征点,再结合背景骨架图从而获得了候选切分路径。最后,通过对比,使用高斯混合模型作为评价函数,获得了62.64%的正确率。
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