【摘 要】
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汉字识别隶属于文字识别，文字识别是模式识别领域研究的重要课题之一。汉字识别涉及众多学科，如模式识别、数字图像处理、统计学、自然语言处理、信息论等。手写汉字识别主要包括联机手写汉字识别和脱机手写汉字识别。脱机手写汉字识别可利用信息较少，识别难度较大。 本文主要研究内容包括: (1)脱机手写汉字特征提取方法。特征提取在脱机手写汉字识别的过程中起到至关重要的作用，好的特征提取方法应该能够很好地应对笔
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汉字识别隶属于文字识别，文字识别是模式识别领域研究的重要课题之一。汉字识别涉及众多学科，如模式识别、数字图像处理、统计学、自然语言处理、信息论等。手写汉字识别主要包括联机手写汉字识别和脱机手写汉字识别。脱机手写汉字识别可利用信息较少，识别难度较大。
本文主要研究内容包括:
(1)脱机手写汉字特征提取方法。特征提取在脱机手写汉字识别的过程中起到至关重要的作用，好的特征提取方法应该能够很好地应对笔划位置偏移、倾斜等问题。本文分析了脱机手写汉字识别过程中的网格特征提取方法。针对网格方法忽略了网格之间联系的问题，对原有的弹性网格方法引入了高斯分布加权模板，并且通过类间类内方差比的评价标准来说明该方法的有效性。
(2)相似汉字。相似汉字问题是脱机手写汉字识别需要克服的难点之一。汉字存在大量的相似汉字，很多汉字在构成上区别非常小，笔画数目也非常接近，给脱机手写汉字识别带来了巨大的挑战。本文分析和总结了相似汉字特点。通过对改进的二次判别函数(MQDF)理论研究，提出了一种基于MQDF生成相似汉字集的方法。
(3)级联分类器。分类器是脱机手写汉字识别中最重要的部分。本文首先利用支持向量机SVM和改进的二次判别函数MQDF方法对所有的相似汉字对进行识别，建立了相似汉字识别模型集合。以MQDF分类器作为一级分类器，相似汉字识别模型集合作为二级分类器，建立了MQDF-SVM、MQDF-MQDF级联分类器模型，对脱机手写汉字进行分类识别。
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