【摘 要】
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随着科学技术的不断发展,脱机手写体汉字识别在日常生活中的应用变得越来越广泛。然而,由于脱机手写体汉字类别繁多、书写随意性大且相似汉字很多等问题,识别手写体汉字成为了模式识别领域中一个极具挑战的问题。因此,如何能够快速且准确的识别脱机手写体汉字,已经成为模式识别研究领域最重要的课题之一。近年来,卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）在汉字识别方面取得了突破性
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随着科学技术的不断发展,脱机手写体汉字识别在日常生活中的应用变得越来越广泛。然而,由于脱机手写体汉字类别繁多、书写随意性大且相似汉字很多等问题,识别手写体汉字成为了模式识别领域中一个极具挑战的问题。因此,如何能够快速且准确的识别脱机手写体汉字,已经成为模式识别研究领域最重要的课题之一。近年来,卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）在汉字识别方面取得了突破性的进展。CNN是深度学习的代表算法之一,它具有自动提取特征、权值共享等特点。在实际应用中,CNN在手写体汉字识别方面表现了很好的识别性能。因此,采用CNN识别手写体汉字具有很好的理论基础和实践价值。本文采用CNN的方法识别手写体汉字,取得的主要成果如下:（1）针对CNN识别手写体汉字识别速度慢的问题,提出了一种基于二维主成分分析（Two dimensional principal component analysis,2DPCA）与CNN相结合的手写体汉字识别方法。该方法通过减少图像中的冗余数据提高手写体汉字的识别速度。首先,利用2DPCA方法提取手写体汉字的主要特征;其次,将提取的特征矩阵作为CNN的输入进行分类。实验表明,所提出的方法能够在不损失精度的前提下,大大的降低计算成本和运行时间。（2）针对脱机手写体汉字识别率低的问题,提出了一种基于独立成分分析（Independent component analysis,ICA）与CNN相结合的手写体汉字识别方法。该方法通过增加图像特征提高手写体汉字的识别率。首先,利用Fast ICA算法提取手写体汉字的独立基图像和投影向量,得到特征向量;其次,将Fast ICA提取的特征向量与原图像一起放入CNN的输入层进行分类。该方案充分利用了ICA的特征提取能力和CNN的分类能力。在CASIA-HWDB1.1数据库中进行验证,手写体汉字的识别率有所提高,证明了ICA有助于优化卷积神经网络模型,提高手写体汉字的识别率。
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