结合距离分类器的神经网络手写体汉字识别

### 结合距离分类器的神经网络手写体汉字识别 #### 引言 在计算机工程与应用领域，神经网络作为一种大规模连接机制系统，因其高效的学习能力、自组织性以及模仿人脑智能的能力，以及其高度的鲁棒性和容错性，在模式识别、图像处理等诸多领域得到了广泛应用。文字识别作为模拟人类认知过程的一种问题，将神经网络方法应用于文字识别一直是体现神经网络性能的重要应用领域之一。 对于手写体文字识别，传统上主要采用基于特征抽取和距离分类的方法，尽管这些方法已经取得了显著成果，但在面对汉字这种超大规模且复杂的模式识别问题时，单一的神经网络模型难以全面解决问题。因此，将传统方法与神经网络相结合，成为了一种必要的研究方向。 #### 手写体汉字的特征抽取 特征抽取是手写体汉字识别系统的关键环节之一，良好的特征需能准确反映汉字的本质特征，同时具备对不同书写风格的容忍度，保持简洁且易于硬件实现。近年来的研究表明，方向特征是一种优秀的手写体汉字特征，已被广泛应用于多个手写体汉字识别系统中，成为了主流特征提取方法。 该文中提及的基于笔划方向分解的特征提取方法，通过定义黑像素点在横、竖、撇、捺四个方向上的线数长度，结合像素点的邻域集定义，形成了一套完整的方向属性数值计算流程。这一方法不仅能够捕捉到手写汉字的结构特征，还能有效应对书写风格的变化，为后续的模式识别提供了坚实的基础。 #### 结合距离分类器的神经网络手写体汉字识别方法 在手写体汉字识别技术中，如何解决大类别识别问题，是该领域的一大难点。本文介绍了一种基于预分类的神经网络汉字识别方法，该方法首先利用传统的距离分类器对汉字进行预分类，然后神经网络根据预分类结果进行有针对性的训练和识别，从而有效解决了神经网络在大类别模式识别中的训练和分类难题，大大缩短了学习时间，并实现了较为理想的识别效果。 具体而言，这种方法通过先验知识的引入（即距离分类器的预分类），减少了神经网络的训练负担，使其能够在有限的时间内更加专注于特定类别的学习，从而提高了识别精度。同时，这种方法还体现了神经网络与传统机器学习方法的有效结合，为解决复杂模式识别问题提供了一条新的路径。 #### 结论 结合距离分类器的神经网络手写体汉字识别方法，充分利用了神经网络的学习能力和传统分类器的精确性，有效地解决了手写体汉字识别中复杂的大类别识别问题。通过优化特征抽取技术和引入预分类策略，不仅提高了识别效率，也增强了系统的鲁棒性和适应性。这一研究成果为进一步提升手写体汉字识别技术的实用性和普及率奠定了基础，具有重要的学术价值和应用前景。