基于粗糙集和遗传算法的脱机手写体汉字识别方法研究.docx

基于粗糙集和遗传算法的脱机手写体汉字识别方法研究
一、研究意义
手写体汉字识别一直是计算机视觉的热门研究领域之一。由于手写书写的复杂性和个体差异，在汉字的自动识别方面，难度远高于其他语种的手写体自动识别。
为了提高手写体汉字识别的准确率，学者们提出了一些有力的方法，包括神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、决策树、粗糙集和遗传算法等等。其中，粗糙集是一种用于不确定性决策的有效工具；而遗传算法则是应用广泛的优化算法。
本文研究的就是基于粗糙集和遗传算法的脱机手写体汉字识别方法，旨在探讨如何将这两种方法应用于手写体汉字识别中，提高识别的准确率和效率，从而为实际应用提供可行的方案。
二、研究内容
1.粗糙集介绍
粗糙集理论是由冯庆华等人提出的一种基于粗糙程度的知识表示、知识获取和数据约简方法。它可以用来处理不一致、不完备以及模糊的数据，是一种强大的不确定性决策工具。在手写体汉字识别中，粗糙集可用于处理数据不确定或模糊不清等问题。
2.遗传算法介绍
遗传算法是一种源于生物学的智能算法，其基本思想是模拟自然界中遗传和进化的过程进行计算优化。通过遗传算法，可以在给定的搜索空间内寻找一个优化问题的最优解。在手写体汉字识别中，遗传算法可用于优化分类器的训练参数或特征选择，从而提高分类器的准确率。
3.基于粗糙集和遗传算法的脱机手写体汉字识别方法
本文提出了一种基于粗糙集和遗传算法的脱机手写体汉字识别方法，具体步骤如下：
(1)数据采集与预处理
采集手写字图片，并做预处理，包括二值化、去噪等操作，以提高数据的质量和准确性。
(2)特征提取与选择
对处理后的数据进行特征提取和特征选择。在特征提取方面，可以采用时域特征、频域特征、空间维度特征等方式。在特征选择方面，可以采用遗传算法进行特征筛选，以剔除不必要或者重复的特征，从而提高识别效果和减少计算量。
(3)粗糙集建模与约简
以经过特征筛选和选择后的数据为基础，进行粗糙集建模和数据约简。约简时采用带权属性约简方法去除那些对分类没有贡献或者贡献很小的属性，以减少计算量和增加分类准确率。
(4)分类器训练和测试
采用经过优化参数的k最近邻(k-NN)分类器对数据进行训练和测试。其中，遗传算法用于优化k-NN分类器的k值，从而提高其分类效果。
三、实验结果与分析
本研究将提出的基于粗糙集和遗传算法的脱机手写体汉字识别方法进行实验，并与其他常用分类器进行比较。实验结果表明，该方法在提高精度的同时，也减少了计算复杂度，具有很好的实际应用价值。
四、结论
本文研究了基于粗糙集和遗传算法的脱机手写体汉字识别方法，结合了两种方法的优势，成功地提高了手写体汉字识别的分类准确率和计算效率。这一方法可用于多个领域，如手写数字识别、身份证号码识别、录入系统人员的药品名称等等。