一個針對小部分多種字體中文字辨認的新方法

Abstract

本論文提出一個針對小部分多種字體中文字辨認的新方法。系統主要分成：物徵抽取 ，學習階段及辨認階段等三大部分。在特徵抽取部分之中。提出一個修正的Hough tr ansform 方法及筆劃趨勢的觀念，取出中文字的水平筆劃及垂直筆劃，作為中文字的 特徵。在學習階段之中，首先定義一個同類中文字之間筆劃配對的錯誤估量值。再根 據此錯誤估量值，找出二個同類中文字之間的最佳筆劃配對，記錄同類中文字每個筆 劃出現的機率，以建立每一類中文字的隨機模型。在辨認階段之中，定義另一偵類中 文字之間的筆劃配對的錯誤估量值。為了節省辨認階段之計算時間，提出一個可以找 到逼近最佳筆劃配對的方法。因為錯誤估量值的計算乃是累積所有水平筆劃及垂直筆 劃的錯誤估量值之和，所以可以利用branch-and-bound方法來縮短計算時間。對於所 有中文字的參考隨機模型，與輸入字之間具有實驗得知，最小辨認錯誤估量值與次小 辨認錯誤估量值之間具有相當大的差距，所以本系統有非常高的辨認率。除此，因為 使用隨機模型，記意體空間并不會隨著學習的中文字增加而增加，亦是本方法的特色 之一。