几种手写体汉字网格方向特征提取法

一种汉字楷书特征提取方法＊
周昌乐; 马希文
【期刊名称】《《电子学报》》
【年(卷),期】1993(021)002
【摘要】本文针对汉字楷体手书识别问题,从整体计算的角度,提出了一种汉字形体特征提取的解决方法并付诸于具体系统的实现。

由于强调了汉字整体信息和相对关系的结构特征,比较成功地把握了区分手书汉字的关键因素,汉字识别率达80％以上,效果比较理想。

【总页数】2页(P84-85)
【作者】周昌乐; 马希文
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种基于段化的手写汉字特征点提取方法及其实现 [J], 周昌乐;张雄伟
2.手写体汉字识别中的一种新的特征提取方法-弹性网格方向分解特征 [J], 金连文;徐秉铮
3.一种基于数学形态学的手写汉字方向特征提取方法 [J], 金连文;徐睿;高学;尹俊勋
4.一种模糊相关的手写体汉字特征提取方法 [J], 许舟军;方应谦
5.一种汉字楷书特征提取方法 [J], 周昌乐; 马希文
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文本特征提取方法文本特征提取是NLP（自然语言处理）中的一项重要任务，它的目标是将文本数据转化为计算机可以处理的数值形式，以便于后续的分析和建模。

文本特征提取方法可以分为两大类：基于统计的方法和基于深度学习的方法。

下面将详细介绍这两大类方法以及它们的一些常用技术。

一、基于统计的方法基于统计的方法是一种经典的文本特征提取方法，它通过对文本数据进行统计分析，提取出一些有用的特征。

以下是几种常见的基于统计的特征提取方法：1.特征词频统计特征词频统计是一种简单有效的文本特征提取方法。

它通过统计文本中每个词出现的次数，并将其作为特征。

常用的统计方法有词频（TF）和逆文档频率（IDF）。

TF表示词在文本中出现的频率，IDF表示词在整个语料库中的重要性。

可以通过TF-IDF的方式计算词的特征值，更准确地反映词的重要性。

2. N-gram模型N-gram模型是一种基于统计的特征提取方法，它考虑了词之间的上下文关系。

N-gram模型将文本分割为连续的N个词或字符，统计每个N-gram的出现次数，并将其作为特征。

N-gram模型在语言模型、句子相似度计算等任务中有广泛应用。

3.词袋模型词袋模型是一种简化的特征提取方法，它将文本看作是一个词的集合，忽略了词的顺序和上下文关系。

词袋模型将文本表示为一个向量，向量的每个元素表示一个词，并统计该词在文本中的出现次数或权重。

词袋模型在文本分类、情感分析等任务中常被使用。

二、基于深度学习的方法近年来，深度学习的快速发展为文本特征提取带来了新的方法和思路。

基于深度学习的方法能够自动地学习和表示文本的特征，具有更强的表达能力。

以下是几种常见的基于深度学习的特征提取方法：1. Word2VecWord2Vec是一种基于深度学习的词嵌入技术，它将词映射到一个低维向量空间中，使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。

Word2Vec可以通过训练一个神经网络模型来学习词向量，这些词向量可以作为文本的特征。

文本分类及其特征提取文本分类是指根据文本的内容、主题或语义将文本划分到不同的预定义类别中，是自然语言处理领域的一个重要任务。

文本分类在许多应用中都有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、文档归档等。

在进行文本分类任务时，常常需要进行特征提取，提取文本中的关键信息以帮助分类器更好地进行分类。

特征提取是文本分类的关键步骤之一，其目的是将原始的文本数据转化为机器学习算法能够理解和处理的向量表示。

下面将介绍几种常用的文本分类方法及其特征提取方式：1.词袋模型词袋模型是文本分类中最常用的特征表示方法之一、该模型将文本看作是一个由词语组成的无序集合，通过统计文本中每个词语的频率或者权重来表示文本的特征。

常见的词袋模型包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词频统计。

- TF-IDF是一个常用的特征表示方法，它考虑了词语在文本中的重要性。

TF（Term Frequency）表示词语在文本中出现的频率，IDF （Inverse Document Frequency）表示词语在整个文本语料库中的重要性。

TF-IDF的值可以通过TF和IDF的乘积来计算。

-词频统计是指直接统计词语在文本中的出现次数。

将文本转化为词频向量后，可以使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类。

2. Word2VecWord2Vec是一种将词语转化为向量表示的方法，能够将词语的语义信息编码到向量中。

Word2Vec根据词语的上下文关系学习得到词向量空间，通过计算词语之间的距离或者相似性来表示词语的特征。

- CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型根据上下文预测中心词，从而学习得到词向量。

- Skip-gram模型则根据中心词预测上下文词，同样可以得到词向量。

Word2Vec的特点是能够很好地捕捉到词语之间的语义关系，例如可以通过词向量的加减法来进行类比推理操作。

文本分类中的特征提取和分类算法综述特征提取和分类算法是文本分类中非常重要的步骤，对于智能化应用和信息检索具有重要的意义。

本文将综述文本分类中常用的特征提取方法和分类算法，并对其优缺点进行分析和比较。

一、特征提取方法特征提取是将文本转化为计算机可识别的特征向量的过程。

下面介绍几种常用的特征提取方法：1. 词袋模型（Bag of Words）：词袋模型将文本转换为一个包含词袋（词汇表）中所有单词的向量。

对于每个文档，词袋模型统计每个词在文档中的词频或词重。

这种方法简单有效，但忽略了文本中的语法和顺序信息。

2. N-gram模型：N-gram模型将文本分成N个连续的词组，统计每个词组的出现频率。

该方法考虑了词组的局部关系，能够捕捉文本中的一定的语序信息。

3.TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频和逆文档频率的特征提取方法。

它衡量了一个词在文档中的重要性，高频率出现且在整个语料库中稀有的词被认为具有较高的区分能力。

4.主题模型：主题模型通过对文档进行主题聚类，将文本转化为对应主题的概率分布向量。

主题模型可以提取文本中的语义信息，但参数估计较为困难。

5. Word2Vec：Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，通过学习词的分布式表示。

Word2Vec可以捕捉词之间的语义相似性，提取更加丰富的特征。

二、分类算法分类算法是根据提取的特征向量对文本进行分类。

常用的分类算法包括：1.朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。

朴素贝叶斯分类器简单高效，对于大规模数据集适用。

2.支持向量机：支持向量机通过寻找一个超平面，将不同类别的样本点分开。

它可以处理高维数据，具有较好的泛化性能。

3.决策树：决策树根据特征之间的关系构建一棵树型结构，通过比较特征值进行分类。

文章编号：1007-1423（2020）18-0033-06DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2020.18.006手写汉字图像的特征矩阵提取于万波，李耀升（大连大学信息工程学院，大连116000）摘要：从系统迭代出发，首先用余弦函数线性组合作为辅助函数与图像构造离散动力系统，提取图像的迭代轨迹作为图像特征矩阵，进行汉字识别的相关研究。

然后从汉字图像矩阵本身入手，构造三维特征矩阵，经过加入斜面、移位叠加构造字体曲面等方法，优化系统结构，解决汉字图像大面积平坦导致系统收敛的问题。

使用迭代特征矩阵在数据集HCL2000上进行实验，提取30人书写的20个汉字，全部训练识别率可达到100%，每个汉字训练20张情况下识别率达到接近80%；运用三维特征矩阵进行实验，记录30个汉字数据作为样本，任取20个人书写的30个汉字作为目标数据，识别率可达85%。

关键词：系统迭代；动力系统；三维特征矩阵；手写汉字识别0引言图像识别技术应用广泛，近些年成为研究热点[1-4]。

而图像的特征提取与匹配则是图像识别的关键步骤，关于图像的特征提取，近年来涌现出大量的特征提取与识别算法，图像特征的种类也是十分的丰富；而各种语言的手写字识别，作为一种较为特别的图像识别，也成为了研究热点，尤其是以手写汉字做为研究对象进行的研究，如：Wang Yanwei等人提出一种在分类前重新训练数据集的方法，训练集由位于分类边界附近的样本构成，并在HCL2000和HCD汉字数据库上进行检测，解决了对于自由笔迹，字符形状和外观样本的变异性较大，不能严格满足高斯分布，导致识别不准的问题[5]。

Gao Xue等人提出了一种新的用于手写汉字识别的局部线性判别分析（LDA）方法，解决了传统的LDA 算法在用于无约束手写汉字识别时，容易出现类分离问题和多模式样本分布问题[6]。

Bi Ning等人将有效卷积神经网络（CNN）模型GoogLeNet用于手写汉字识别，并进行了一些调整，实验结果具有很高的准确性[7]。

手写字体识别系统的设计与实现随着科技的不断进步，手写字体识别技术也在不断发展。

手写字体识别系统可以将手写字体转换成可编辑的电子文本，方便用户进行编辑和处理。

在本文中，我们将学习手写字体识别系统的设计与实现。

一、手写字体识别系统的基本原理手写字体识别系统的基本原理是将手写字体转化成数字信号，然后通过模式识别技术对数字信号进行分析和处理，最终得到手写文字的识别结果。

具体的步骤如下：1. 手写输入：用户通过手写板、电子笔等设备将手写文字输入到计算机中。

2. 数字信号转换：手写文字被转换成数字信号，这个过程称为采样。

采样的目的是将连续的信号转换成离散的信号。

3. 特征提取：从采样得到的离散信号中提取出特征，这个过程称为特征提取。

特征提取的目的是从众多的数字信号中提取出与手写字符相关的特征。

4. 模式匹配：将特征提取出来的信号与存储在数据库中的标准手写字符进行比较，找到最匹配的字符作为识别结果。

二、在实际应用中，手写字体识别系统的设计与实现是一个非常复杂的过程。

下面我们将从数据采集、特征提取、分类器设计和系统优化等几个方面讨论手写字体识别系统的设计与实现。

1. 数据采集数据采集是手写字体识别系统的开端，对于手写字体识别系统的准确性和鲁棒性有着重要的影响。

因此，需要收集大量的手写字符数据，以构建一个完整的数据集。

数据集应包括不同字体、不同大小、不同风格的手写字符。

2. 特征提取特征提取是手写字体识别系统的核心环节。

常用的特征提取方法包括端点检测、曲率检测、方向检测、HOG特征提取等。

每个方法都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和组合。

3. 分类器设计分类器是手写字体识别系统中用于模式匹配的关键组件。

常用的分类器包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。

每个分类器都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和优化。

4. 系统优化手写字体识别系统涉及到多个环节，每个环节都会影响系统的准确性和鲁棒性。

因此，在设计和实现完整的系统后，需要对系统进行优化和调试。

使用特征抽取进行手写字符识别的实用方法与技巧手写字符识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它在现实生活中有着广泛的应用。

然而，由于手写字符的多样性和复杂性，准确地识别手写字符一直是一个具有挑战性的任务。

为了提高手写字符识别的准确性和效率，研究人员们提出了许多不同的方法和技巧，其中特征抽取是一种常用的方法之一。

特征抽取是将原始数据转化为具有代表性的特征向量的过程。

在手写字符识别中，特征抽取的目标是提取出能够区分不同字符的特征。

下面将介绍几种常用的特征抽取方法。

一、形状特征形状特征是根据字符的形状信息来进行抽取的。

常用的形状特征包括笔画数目、笔画方向、笔画长度等。

通过统计字符中的这些形状特征，可以得到一个具有代表性的特征向量，从而实现字符的识别。

二、纹理特征纹理特征是根据字符的纹理信息来进行抽取的。

在手写字符中，纹理特征可以通过计算字符的灰度分布、纹理方向等来得到。

通过提取字符的纹理特征，可以增加字符识别的准确性。

三、轮廓特征轮廓特征是根据字符的轮廓信息来进行抽取的。

在手写字符中，轮廓特征可以通过计算字符的边缘曲线、角点等来得到。

通过提取字符的轮廓特征，可以提高字符识别的鲁棒性。

四、局部特征局部特征是根据字符的局部区域信息来进行抽取的。

在手写字符中，局部特征可以通过计算字符的局部纹理、局部形状等来得到。

通过提取字符的局部特征，可以增加字符识别的鲁棒性和准确性。

除了特征抽取方法，还有一些其他的技巧可以用于提高手写字符识别的效果。

一、数据增强数据增强是通过对原始数据进行一系列的变换和扩充，从而增加数据的多样性和数量。

在手写字符识别中，可以通过对字符进行旋转、平移、缩放等操作来进行数据增强。

通过数据增强，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。

二、特征选择特征选择是从原始特征集合中选择出最具有代表性的特征子集的过程。

在手写字符识别中，可以通过特征选择来减少特征的维度，提高特征的鉴别能力。

常用的特征选择方法包括相关系数、互信息等。

文本特征提取算法文本特征提取算法是自然语言处理领域的重要研究方向之一。

在文本处理过程中，为了将文本转化为可供机器学习或其他算法处理的特征表示，需要进行特征提取。

本文将介绍几种常用的文本特征提取算法，并分析它们的优缺点。

首先，常用的文本特征提取算法之一是词袋模型。

词袋模型将文本看作是由词汇表中的词组成的集合，忽略了词序和语法等信息。

它通过统计每个词在文本中出现的次数或频率来表示文本特征。

词袋模型简单且易于实现，但无法捕捉词语之间的关系，因此在处理语义信息时存在局限性。

其次，n-gram模型是一种常见的文本特征提取算法。

n-gram模型通过考虑相邻词之间的关系，将文本表示为n个连续词的序列。

常用的是2-gram和3-gram模型，即考虑相邻两个或三个词的组合。

n-gram模型可以在一定程度上捕捉词语之间的语义关联，但对于长文本和高维特征空间的数据处理效果较差。

此外，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是另一种常用的文本特征提取算法。

TF-IDF通过计算词频和逆文档频率来评估词语在文本中的重要性。

词频指的是某个词在文本中出现的次数，而逆文档频率则是所有文本中包含该词的文档数的倒数的对数。

TF-IDF可以较好地捕捉到词语的重要性和区分能力，常用于信息检索和文本分类等任务。

最后，基于词向量的文本特征提取算法也在近年来得到广泛应用。

词向量是将词语表示为实数向量的一种方法，可以通过训练神经网络模型或使用预训练的词向量模型来获取。

基于词向量的文本表示方法能够克服传统方法中的一些问题，如词语维度灾难和语义表示能力不足等。

综上所述，文本特征提取算法在自然语言处理中起着重要作用。

词袋模型、n-gram模型、TF-IDF和基于词向量的方法都有各自的特点和适用场景。

在实际应用中，根据具体任务和数据特点选择合适的算法是关键。

通过合理选择和结合多种特征提取算法，可以提取出更全面、准确的文本特征，为后续的文本处理和分析任务提供有力支持。

文本特征提取方法文本特征提取是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的重要任务之一，其目的是从文本数据中提取有意义的信息，以便用于各种文本分析任务，如情感分析、文本分类、信息检索等。

下面我将介绍几种常用的文本特征提取方法。

1. 词频（Term Frequency, TF）：将文本表示为每个单词在文档中出现的频率。

对于一个给定的文档，计算每个单词在文档中出现的次数，并将其归一化，得到每个单词的词频。

2. 逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）：衡量单词对于整个文本集合的重要性。

该方法通过计算一个单词在文档集合中出现的文档数量与总文档数的比值的倒数，来表示单词的重要程度。

3. 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）：将文本表示为单词的集合，忽略单词在文档中的顺序。

该方法通过统计每个单词在文档中出现的次数，将文本表示为一个向量。

4. n-gram 模型：通过考虑相邻单词的组合来建模文本。

n-gram 模型将文本表示为连续的 n 个单词的集合。

例如，2-gram 模型（也称为bigram 模型）将文本表示为相邻两个单词的组合。

n-gram 模型捕捉了单词之间的语义信息和上下文关系。

5.TF-IDF模型：是将词频和逆文档频率的方法结合起来，用于表示文本的重要度。

通过将词频乘以逆文档频率，得到一个单词的TF-IDF值，表示其在文档中的重要性。

6. 主题模型（Topic Model）：通过概率模型将文本表示为一组主题（topic）的分布。

主题模型用于发现文本中的主题，并用于文本的表示和聚类。

7. 单词嵌入（Word Embedding）：将单词映射到一个低维向量空间，以表示其语义信息。

单词嵌入方法如 Word2Vec 和 GloVe 通过学习上下文关系，将语义相近的单词映射到彼此相邻的向量。

8.文本结构特征：除了单词级别的特征，还可以考虑文本的结构信息。

手写字符识别中的特征提取与分类技术研究一、引言手写字符识别是人工智能领域的一个重要研究领域，由于手写字符有着复杂的形态变化，因此手写字符识别是一项具有挑战性的任务。

在手写字符识别中，特征提取与分类技术是其中最为关键的两个环节。

本文将从特征提取和分类两个方面，对手写字符识别中的特征提取与分类技术进行研究。

二、特征提取技术特征提取是将原始数据转化为可用于分类器训练或识别的特征的过程。

在手写字符识别中，特征提取的目标是将手写字符图像转化为一组可以描述其特征的数值向量。

目前常用的特征提取方法主要包括全局特征提取和局部特征提取。

1. 全局特征提取全局特征提取是将整个手写字符图像看成一个整体，从图像的全局特征中提取出用于分类的特征。

全局特征提取一般使用傅里叶变换、小波变换等进行，这些方法可以提取出用于刻画整个图像的频域和时域特征。

由于全局特征提取是从整个手写字符图像中提取特征，因此可以提取出包括大小、形状、灰度等方面的信息。

2. 局部特征提取局部特征提取是将手写字符图像分成若干个小块，从图像的局部区域中提取出用于分类的特征。

局部特征提取一般使用方向梯度直方图（Haar特征）等方法进行，这些方法可以提取出用于刻画局部图像的特征。

由于局部特征提取是从手写字符图像的局部区域中提取特征，因此可以提取出包括笔画纵横比、弯曲程度等方面的信息。

三、分类技术分类技术是将特征提取得到的特征向量归入不同的类别，从而实现对手写字符的识别。

在分类技术中，常用的方法包括神经网络、支持向量机、决策树等。

1. 神经网络神经网络是一种用于处理和分类模式的复杂非线性系统，它具有学习能力和容错性。

在手写字符识别中，神经网络的输入是特征向量，输出是对应的类别标签。

神经网络通过学习来调整连接权值，从而实现对手写字符的分类。

2. 支持向量机支持向量机是一种将样本空间映射到高维度空间进行分类的方法。

在手写字符识别中，支持向量机的输入是特征向量，输出是对应的类别标签。

基于SVM的多特征手写体汉字识别技术周庆曙;陈劲杰;纪鹏飞【摘要】针对传统的模板匹配法对汉字的识别率较低,文中提出一种基于SVM的多特征手写体汉字识别技术.在提取网格特征的基础上增加对汉字质心特征、笔划特征、特征点的提取,并采用SVM算法构造分类器,实现对手写体汉字的识别.实验结果表明,该方法的平均识别率为95.9％,高于传统的模板匹配法.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2016(029)008【总页数】4页(P136-139)【关键词】SVM;网格特征;质心特征;笔划特征;特征点【作者】周庆曙;陈劲杰;纪鹏飞【作者单位】上海理工大学机械工程学院,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093;上海理工大学机械工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP391汉字作为中华民族文化的信息载体，与人们的日常学习和工作密不可分。

在网络信息交流中，需要输入大量的中文信息[1]，重复、单调的传统键盘手工输入方式效率低下，已逐渐不能满足迅速发展的信息化时代。

而传统的模板匹配法对于汉字的识别率不高，作者提出一种基于SVM的多特征手写汉字识别技术，可大幅提高汉字的识别率以及录入效率。

首先对汉字图像进行灰度化、二值化、形态学处理、倾斜校正、字符分割和归一化、细化等图像预处理操作，再对字符进行特征提取，最后采用SVM算法构造分类器。

系统识别流程如图1所示。

SVM (Support Vector Machines)是建立在统计学习理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的，面对小样本问题，其能表现出良好的学习能力，并能做到与数据的维数无关[2]。

SVM方法是从线性可分情况下的最优分类超平面提出的，所谓最优分类超平面就是要求分类平面不但能将两类无错地分开，且要使分类平面两侧样本之间的间隔最大[4]。

过两类样本中离最优分类超平面最近的点，且平行于最优分类超平面的分类超平面上的训练样本称为支持向量[3]。

手写汉字识别算法
手写汉字识别算法是指通过计算机视觉技术，对手写的汉字进行自动识别的算法。

以下是一个简单的手写汉字识别算法的示例：
1. 数据预处理：首先，需要对手写汉字的图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化等操作，将图像转换为数字矩阵。

2. 特征提取：通过特征提取算法，从数字矩阵中提取出表示汉字特征的向量。

常用的特征提取方法包括方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等。

3. 特征选择：根据特征提取结果，可以选择一些具有辨别能力的特征进行保留，丢弃一些冗余或不相关的特征。

4. 分类算法：将提取的特征向量输入到分类器中进行分类。

常用的分类算法包括支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)、深度学习神经网络等。

分类器可以通过训练样本集进行学习，得到一个分类模型，然后用该模型对新的手写汉字进行分类预测。

5. 评估和优化：通过评估分类算法的性能指标，如准确率、召回率等，可以对算法进行优化，例如调整参数、增加训练样本等。

实际上，手写汉字识别算法的复杂程度可能远远超出了上述简单示例的范畴。

现在，通过深度学习技术，如卷积神经网络(CNN)等，可以实现更准确、更高效的手写汉字识别。

此外，还可以利用大规模的手写汉字数据集进行训练，提高算法的泛化能力和鲁棒性。

文字识别的方法文字识别是一种基于计算机视觉的技术，旨在将印刷或手写文本转换成可编辑、可搜索的数字化文本。

在数字化时代，文字识别技术越来越成为必不可少的工具，广泛应用于各种领域，如文档管理、图书馆数字化、车牌识别、人脸识别和自然语言处理等。

现代文字识别技术主要采用以下三种方法：1. 基于模板匹配的方法：模板匹配技术是一种识别手写数字和字母的简单而有效的方法。

这种方法的基本思想是构建一个模板库，包含许多数字和字母的模板。

在识别过程中，将输入的数字或字母与模板进行匹配，找到最相似的模板即可确定其识别结果。

该方法适用于识别清晰且噪声较少的图像，但对于大量变化或噪声较大的数据则表现不佳。

2. 基于特征提取的方法：特征提取是一种将输入图像转换成特征向量的技术，其目的是为了获得图像中的关键信息，以便于后续的分类、识别等任务。

在文字识别中，特征提取主要包括局部二值模式（LBP）、方向梯度直方图（HOG）、尺度不变特征变换（SIFT）等技术。

这些特征抽取技术可以使得图像中的文字形状、纹理和颜色等特点尽可能地被保存，提高识别准确率。

3. 基于深度学习的方法：深度学习是一种模拟人脑神经网络的机器学习方法，其主要特点是对数据学习高层次的抽象特征，可以在大量数据集上进行训练，并能够自动发现关键特征，从而在文字识别方面得到较好的应用。

在深度学习中常用的神经网络包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型。

通过搭建合适的神经网络结构，将图像中的像素点进行卷积运算，得到卷积特征，并进行下采样或池化操作，进一步提取模型的抽象特征。

最后将该特征向量送入全连接层，得到该模型对文字图片的分类结果。

总之，随着科技的不断进步，文字识别技术将会得以广泛应用，提升社会的信息化水平，提高人们的生活质量和工作效率。

北京邮电大学硕士学位论文手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究姓名：董慧中请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：盛立东20070308手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究手写数字识别是文字识别中的一个重要的研究课题，数字的类别只有十种，笔划又简单，其识别问题似乎不是很困难。

但事实上，一些测试结果表明，数字的正确识別率并不如印刷体汉字识别正确率高，甚至也不如联机手写体汉字识别率高，而只仅仅优于脱机手写体汉字识别。

手写数字识别的难度在于其变体极多，而且对数字识别单字识别正确率的要求要比文？要苛刻得多。

目前对各类字体的数字识别特别是脱机手写数字识别仍然处在发展阶段，识别效果仍然不够理想。

因此，研究简单高效的手写数字识别依然是一个重要的研究方向。

本文主要对手写体数字识别的关键问题——特征提取和特征选择进行了探讨和实验。

本文的工作主要有以下几个方面：1 •在研究了多种手写数字特征的基础上，本文提取了轮廓特征. 笔划密度特征、粗网格特征.重心及重心矩特征.首个黑点位置特征.投影特征及傅立叶变换特征等七种手写数字的结构和统计特征。

2•从多种特征选择方法中，采用了类内类间比、K・W检验及爛函数这三种特征选择方法对特征进行了选择。

3•通过大量实验，对手写体数字的特征降维问题进行了分析研究。

4 •建立了一个基于BP神经网络的手写体数字识别系统，将原始特征和选择后的特征经过该BP神经网络检验，取得了较好的系统性能, 从而证明上面提出的方法是可行的。

关键词手写数字识别BP算法神经网络特征提取特征选择ABSTRACTHandwriting digits recognition is an important res character recognition. The difficulties of handwriting digitsrecognition are due to its various anamorphosis. At present, the digits recognitions of different letterforms, especially the offline handwriting digits recognition,are still under development, and the recognition effect is not id Therefore, it is still a very important research direction to study simple and high-efficient handwriting digits recognition ・The thesis probes into the key issue of handwriting digits recognition 一feature extraction and feature selection. The main work of the thesis includes the following aspects:1. Based on the researches on the features of several handwriting digits, the thesis extracts the structures and statistic features of seven kinds of handwriting digits, i.e. outline feature, stroke density feature, wide grid feature, barycenter and barycenter distance feature, the first black point position feature, project feature, and Fourier switch feature ・2. From different feature selection methods, this thesis adopts three methods —inner and outer analogy, K-W checking and entropy function 一 to select the features.3・ This thesis analyzes the feature dimension decrease issue of the handwriting digits through a lot of experiments ・4. This thesis establishes a handwriting digit recognition system based on BP neural network ・ The original features and selected features both have good systematic performance after checked through BP neural network, which proves the above mentioned method feasible ・KEY WORDS: Handwriting Digits RecognitionBP Algorithms Neural Networktrch subject in 1.Feature Extraction Feature Selection.独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。

笔迹图像的特征提取方法比对适用王泽励;屈音璇;于彤;赵建森【摘要】描述了经过灰度化,二值化,归一化等方式预处理过后的笔迹图像特征的三种提取方式,给出这三种方式的核函数,并对之分析鉴别效果.【期刊名称】《科技视界》【年(卷),期】2017(000)029【总页数】2页(P37-38)【关键词】鉴别特征;特征提取;方法比较【作者】王泽励;屈音璇;于彤;赵建森【作者单位】上海海事大学,中国上海 201306;中国刑事警察学院,辽宁沈阳110000;中国刑事警察学院,辽宁沈阳 110000;上海海事大学,中国上海 201306【正文语种】中文【中图分类】TP391.1根据现有的文献和先验知识的总结，传统的笔迹特征包含了宏观层次的概貌特征，书写风格特征等，中观层次特征包含一系列搭配比例特征等，微观层次包含一些运笔特征等，但是上述一系列的特征，适用于人工鉴定的范畴，对于计算机处理很难得到适用，因此，通过计算机能够识别的方式得到计算机的笔迹特征是处理处理过程中的一个重要环节。

下面简单介绍几种常见的提取方法，这系列方式对于人工范畴内的特征在图像处理范畴得到了很好体现，尽管识别率稍有些偏差，但是在后期的分类器设计过程中可以得到规避，笔迹图像特征的提取工作是笔迹图像实现计算机鉴定的特征收集工作，也是后续分类器设计的数据来源。

特性提取如下：本征字特征的处理是一种空间域的降维度处理方式，也就是常说的主分量分析法（principal component analysis，PCA），在此之前是需要提取出相关的方向线素特征的，在实际的计算机图像处理过程中发现，该特征识别率较高。

于是分别提取横竖撇捺四向特征：随后对于分块的笔迹图像快使用上述方法提取，得出维度的特征向量组，表示如下：Gabor滤波器相对于人眼的视锥系统有着很好的频向贴合性，在空域内表现为正弦平面波调制的高斯核函数，在图像领域，具备较好的纹理表示性，是兼顾了时域和频域的Guass窗口函数处理方式。