人类文明的发展离不开信息的传递。文字一直是人们传递信息的一个
重要媒介,承载着记录人类文明的重要使命。随着科技的发展,积累的文
字信息日益增多,有效的存储和利用这些文字信息成为一个亟待解决
的问题。光学字符识别的出现为这一问题提供了解决方法。手写体数
字识别是光学字符识别的重要分支,因其在金融、邮政、医疗、交通、
教育等领域中广泛的应用而日益被重视。目前,已有多种手写体数字识
别算法,但都很难满足手写体数字识别应用时对识别率近乎百分之百
的要求,所以,几乎没有能够实际应用的识别算法。本文针对手写体数字
识别对正确识别率及识别精度要求高的问题,在图像模式识别的理论
基础上提出了一种基于数字字符几何轮廓特征的模板匹配改进算法,
并利用该识别算法实现了针对医院信息统计表和医院处方笺的手写体
字符识别信息录入系统。具体工作内容如下：(1)提出基于模板匹配的
手写体字符识别算法。该算法考虑数字字符笔画简单的特点,以字符的
质心为参考中心,利用字符的整体几何轮廓特征作为分类的依据,提取
距离向量作为特征,使用改进的模板匹配算法设计分类器来进行字符
识别。引入缩放因子和变异系数进行分类判别,增加了分类的准确性和
可靠性。在样本库的设计上有所改进,采用多种标准字体书写的数字字
符作为模板,减小了样本库的规模。(2)利用 matlab 编程软件实现了手
写体字符识别信息录入系统。在系统中设计了针对医院信息统计表和
校医院处方笺中手写体字符的定位提取算法、多字符分割算法,可自动
完成字符的提取、识别、结果输出和自动存储等多种功能。(3)采集不
同人群的手写体字符作为样本对算法进行验证。实验结果表明,本文提
