基于层次分类的脱机手写字符识别

人类在进行字符识别活动时，会根据对象复杂度的不同，采用不同的识别方法。对于结构简单的字符，利用宏观整体信息识别;对于易混淆的形近字，利用微观具体信息区分。为了模拟人类智能进行字符识别活动的过程，设计了一种基于层次分类的脱机手写字符识别算法。该算法将分类器划分为宏观层和微观层，宏观层模拟简单字符识别过程，利用基于梯度的统计特征描述整体信息，完成识别;微观层模拟形近字识别过程，利用基于主曲线的结构特征描述具体信息，完成区分。算法还引入了可信度概念，用以量度推理过程及识别结果的不确定性程度。给出了形近字的定义及区分规则。实验表明，提出的算法有效地提高了脱机手写字符的识别率，对形近字的区分效果尤佳。