手写体汉字字符识别方法的研究

《手写体汉字字符识别方法的研究》课题是围绕着准限制性手写体汉字字符的识别而展开的。课题研究通过综合分析结构和统计模式识别方法各自的优势，在深入、细致地研究汉字字符本身特点的基础上，借鉴认知科学的研究成果，利用统计和结构混合的模式识别方法给出一种新型的手写体汉字识别方法。本课题研究的主要成果包括：手写体汉字字符图象象素级处理算法和笔划及笔划有意义组合的表达、抽取算法；基于动态规划方法的手写体汉字字符粗分类分类器的设计、训练和匹配算法；基于决策树分类器和BPN结关描述的字符分类器的设计、训练和搜索算法。这些研究成果在理论和实现方法上对其它语种手写体文字的识别都具有一定的参数价值。