藏文聯(lián)機手寫識別的研究與實現(xiàn)索

1、藏文聯(lián)機手寫識別的研究與實現(xiàn)索藏文聯(lián)機手寫識別的研究與實現(xiàn)索隨著如平板電腦、智能手機和數(shù)碼筆等基于筆和觸摸輸入設(shè)備的發(fā)展，聯(lián)機手寫字符識別再次引起了人們的興趣。近年來，研究人員開發(fā)出多種方法，來識別不同類別的字符并提高識別性能。這些方法力求在實際應(yīng)用中以較低的復(fù)雜度來實現(xiàn)高性能的識別來滿足用戶的需求。在中國，藏文作為少數(shù)民族文字，大約被600萬人使用，尤其是在西藏自治區(qū)，云南和青海等省。聯(lián)機手寫藏文字符識別也被廣泛應(yīng)用到便攜設(shè)備以及桌面

2、的應(yīng)用程序[1]。然而，相較于中文、英文和日文等語言，藏文要達到高識別率仍然具有挑戰(zhàn)性。1藏文聯(lián)機手寫識別1.1研究方法手寫識別方面主要有基于統(tǒng)計決策模式的識別方法和基于文字結(jié)構(gòu)模式的識別方法兩大類別[25]，基于統(tǒng)計決策模式的識別方法是首先將待識別的文字提取出一組統(tǒng)計特征，然后根據(jù)此組特征形成該文字的多維特征向量，最后再將該多維特征向量與語料庫中每個字的訓練的多維特征向量進行比較，得出相似度最高的那個多維特征向量，此多維特征向量對應(yīng)的

3、文字就是所識別出的文字，如圖1所示。[待識別文字][多維特征向量][語料庫][識別結(jié)果][特征提取][判別函數(shù)][相似度]構(gòu)成規(guī)則，如1.3筆畫的識別問題我們采用了筆畫識別的方法進行藏文字識別，即先識別用戶輸入的筆畫，再根據(jù)筆畫的集合查找對應(yīng)的藏文字所對應(yīng)的筆畫序列，最終確定所寫藏文字。這種基于筆畫的藏文字識別方法，特點是寫一筆，識別一筆，即聯(lián)機識別。筆畫識別是藏文字識別的前提和關(guān)鍵。然而筆畫識別還存在諸多問題，例如筆畫的獲取算法對識別

4、的影響、書寫速度的快慢對識別的影響、連筆情況下的識別等。1.3.1書寫快慢影響的解決通過對訓練的筆畫的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，用以解決使用者在書寫快慢對識別率的影響。在筆畫識別的程序設(shè)計時，筆者把用戶輸入的筆畫軌跡看成點的集合，使用者在進行訓練或者書寫的時候，不同的書寫速度會對筆畫軌跡信息造成影響。例如寫“橫”的時候，雖然二者的方向數(shù)據(jù)都是“3”，但是在數(shù)據(jù)長度方面卻有很大差別，緩慢書寫要比快速書寫的長度要長許多，所以書寫的快慢也會影響識別率。