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基于稀疏表示的脱机手写体汉字识别研究
摘要
脱机手写体汉字识别是一个重要的研究领域。稀疏表示技术作为一种新型的特征提取和分类方法，已被广泛地应用于图像识别领域。本文结合稀疏表示技术，提出了一种基于稀疏表示的脱机手写体汉字识别方法。该方法利用DictionaryLearning算法学习汉字的稀疏表示，并通过K-Means聚类算法进行分类。实验结果表明，该方法在手写体汉字识别方面取得了很好的效果。
关键词：脱机手写体汉字识别；稀疏表示；DictionaryLearning算法；K-Means聚类算法
Abstract
OfflinehandwrittenChinesecharacterrecognitionisanimportantresearchfield.Asanewfeatureextractionandclassificationmethod,sparserepresentationtechnologyhasbeenwidelyusedinthefieldofimagerecognition.Inthispaper,asparserepresentationbasedofflinehandwrittenChinesecharacterrecognitionmethodisproposed.ThemethodusestheDictionaryLearningalgorithmtolearnthesparserepresentationofChinesecharacters,andclassifiesthembytheK-Meansclusteringalgorithm.ExperimentalresultsshowthatthemethodachievesgoodresultsinhandwrittenChinesecharacterrecognition.
Keywords:OfflineHandwrittenChineseCharacterRecognition;SparseRepresentation;DictionaryLearningAlgorithm;K-MeansClusteringAlgorithm
一、引言
随着计算机技术的不断发展，手写体汉字识别技术已经成为一种重要的研究领域。手写体汉字识别涉及到模式识别、机器学习、数字图像处理等多个领域。它在识别书写汉字、自然场景文字识别、电子邮件自动分类等方面都有广泛的应用。
手写体汉字识别涉及到很多问题，如手写体汉字特征提取、分类准确度等。其中，特征提取是手写体汉字识别的关键问题。一般情况下，手写体汉字作为图像来处理，特征提取就需要将其转换为向量形式表示。传统的手写体汉字识别方法主要是在图像的基础上提取一些手写体汉字的特征。传统的特征提取方法包括Zernike矩、Gabor滤波器、HOG等。这些方法虽然已经取得了很好的效果，但是由于手写体汉字每个字形不一，人工选择不同的特征提取方法成为了一种难题。
随着稀疏表示技术的提出，特征提取和分类的问题得到了有效的解决。稀疏表示是一种基于字典的特征提取方法，其主要思想是将原来的数据进行稀疏线性组合，并且保持原始数据的信息。而字典是一个线性空间，用于描述原始数据集合中的所有可能的模式。利用稀疏表示技术，可以学习到特征向量，使得复杂的手写体汉字被表示成为一个稀疏向量。基于此得到的稀疏向量可以进一步用于分类。由于稀疏表述技术是一种基于数据进行特征学习的算法，所以可以自适应地学习每个样本的特征表述。
本文提出了一种基于稀疏表示的脱机手写体汉字识别方法。该方法主要利用DictionaryLearning算法进行汉字的稀疏表示学习，并采用K-Means聚类算法进行分类。本文通过实验验证了该方法的有效性。
二、相关工作
手写体汉字识别一直是模式识别领域中的重要问题之一。随着计算机技术的不断发展，手写体汉字识别技术已经取得了长足的进步。
传统的手写体汉字识别方法主要是基于离散小波变换、小波包变换、K-NN（最近邻）等技术。这些技术通常需要计算很多复杂变换，并提取代表性的特征。但是由于手写体汉字变化多端，传统的特征提取方法存在识别准确度不稳定、可扩展性差等问题。因此，近年来稀疏表示技术被广泛运用于手写体汉字识别领域。
稀疏表示是一种基于字典的特征提取方法，利用字典将输入描述为多个基向量的线性组合。这种方法已成功应用于语音处理、图像处理等多个领域中。综合了如今的研究现状，我们发现基于稀疏表示的手写体汉字识别方法势头喜人。
三、基于稀疏表示的脱机手写体汉字识别
3.1算法流程
基于稀疏表示的脱机手写体汉字识别通常包括如下几个步骤：（1）数据预处理，（2）字典学习，（3）稀疏表示，（4）分类和识别。下面将对这四个步骤分别进行介绍。
1）数据预处理
对