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    一種基于WindowsCE的手寫體識(shí)別系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)

    2012-02-08 02:47:58李冰劉敏
    關(guān)鍵詞:手寫體庫中手寫

    李冰,劉敏

    (河南質(zhì)量工程職業(yè)學(xué)院,河南平頂山467000)

    手寫體識(shí)別(Handwriting Recognize)是指將在手寫設(shè)備上書寫產(chǎn)生的有序軌跡信息轉(zhuǎn)化為內(nèi)碼的過程。WindowsCE是一個(gè)開放的、可升級的32位嵌入式操作系統(tǒng),是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。主要應(yīng)用在手機(jī)、指紋識(shí)別系統(tǒng)、汽車電子檢測設(shè)備、智能家電、醫(yī)療儀器、工業(yè)控制儀器、定位導(dǎo)行設(shè)備上。本文嘗試在WindowsCE環(huán)境下建立一個(gè)手寫體識(shí)別系統(tǒng)。

    1 手寫體識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

    本文系統(tǒng)對手寫文字的識(shí)別過程主要包括:用戶在系統(tǒng)手寫區(qū)輸入文字、文字定位、特征提取、特征比對等。

    (1)繪制文字:在手寫窗口中實(shí)現(xiàn)文字的手寫,并對其坐標(biāo)值進(jìn)行保存。

    (2)預(yù)處理:在手寫體識(shí)別系統(tǒng)中不需要對圖像進(jìn)行灰度化處理、去噪處理等基本操作,僅保存坐標(biāo)值就可以生成一個(gè)二值化圖像。

    (3)特征提取:對文字進(jìn)行定位,找出手寫體文字的上、下、左、右邊界,重新生成一張圖片,將新生成的圖片分成20×20的區(qū)域,統(tǒng)計(jì)每個(gè)區(qū)域的目標(biāo)像素個(gè)數(shù)和整個(gè)小區(qū)域像素個(gè)數(shù),計(jì)算目標(biāo)像素個(gè)數(shù)與整個(gè)小區(qū)域像素的比值,得到400個(gè)特征值,這樣就可以有足夠的特征值進(jìn)行比較,必要時(shí)還可擴(kuò)展特征值數(shù)量。

    (4)樣本特征庫:本文系統(tǒng)需要一個(gè)識(shí)別標(biāo)準(zhǔn),即樣本特征庫。將文字與對應(yīng)的手寫體特征值存儲(chǔ)到樣本特征庫中。由于WindowsCE便于對文本文件讀取,而且速度快。因此本文系統(tǒng)的樣本特征庫使用的是txt文件類型,格式是“文字+空格+特征值”。樣本特征庫越豐富,識(shí)別率越高。

    (5)分類判斷:本系統(tǒng)采用了模板匹配法,其實(shí)質(zhì)是提取出手寫文字的特征值,利用這些特征值與樣本特征庫的特征值進(jìn)行比對,找出待識(shí)別文字的特征值與特征庫中的特征值最接近的文字,作為識(shí)別結(jié)果。

    (6)誤識(shí)別人工分類:無法識(shí)別的文字特征,需進(jìn)行樣本訓(xùn)練,經(jīng)過人工分類后存入樣本特征庫,建立新的樣本特征記錄。

    本文系統(tǒng)的具體工作流程如圖1所示。

    2 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)

    考慮到應(yīng)用領(lǐng)域和可推廣性,本文系統(tǒng)主要針對的是WindowsCE5.0平臺(tái)。開發(fā)環(huán)境采用了VisualStudio2005和Platform Builder5.0。

    圖1 工作流程

    本文以“人”字的特征值提取為例。

    (1)對手寫窗口進(jìn)行預(yù)處理。

    bmpDraw=new Bitmap(pbDraw.Width,pbDraw.Height);

    pen.DashStyle=System.Drawing.Drawing2D.DashStyle.Solid;

    g=Graphics.FromImage((Image)bmpDraw);

    g.Clear(Color.White);

    pbDraw.Image=(Image)bmpDraw;

    this.pbDraw=pbDraw;

    (2)將特征提取到樣本特征庫中。

    將特征值存入rec.txt中:

    StreamWriter sw=new StreamWriter(fileName,true);

    sw.WriteLine(name+""+GetBMPContext(bmpDraw));

    在GetBMPContext方法中提取特征值:

    Bitmap bmp2=new Bitmap(20,20);

    作為一種固定模式的學(xué)案導(dǎo)學(xué)模式,其在實(shí)際應(yīng)用中的具體形式是千差萬別的。由于每個(gè)教師都有自己獨(dú)特的教學(xué)風(fēng)格,且學(xué)生的情況不同,因此具體采用哪種方式因人而異。但無論其是何具象,這種新型教學(xué)模式的主體仍然是學(xué)生,一切表現(xiàn)形式都以學(xué)生為主。歷史不僅是一門學(xué)科更是一門藝術(shù),因此歷史教學(xué)不像數(shù)學(xué)、哲學(xué)教學(xué)過程中注重邏輯思維的培養(yǎng),其更加講究教學(xué)的藝術(shù)手段。在初中歷史教學(xué)過程中,教師應(yīng)更加注重培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,使課堂更具活力和生命力。只有這樣,才能激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)歷史的積極性,從而提高他們獨(dú)立思考和獨(dú)立學(xué)習(xí)的能力。然而,由于本人知識(shí)和生活經(jīng)驗(yàn)的限制,它未能涵蓋學(xué)術(shù)指導(dǎo)模式在教學(xué)中應(yīng)用的所有方面。

    Graphics g2=Graphics.FromImage((Image)bmp2);

    g2.Clear(Color.White);

    g2.DrawImage(bmp,new Rectangle(0,0,bmp2.Width,bmp2.Height),

    new Rectangle(0,0,bmp.Width,bmp.Height,GraphicsUnit.Pixel);

    g2.Dispose();

    int a=0,b=0;

    for(int i=0;i<bmp2.Width;i++)

    {

    for(int j=0;j<bmp2.Height;j++)

    {

    if(bmp2.GetPixel(i,j).ToArgb()==Color.Black.ToArgb())

    result=result+"0";

    else

    result=result+"1";

    }

    }

    return result;}

    (3)識(shí)別判斷。

    通過Bitmap.getPixel(x,y)返回Color,再次提取當(dāng)前特征值,遍歷庫中特征值進(jìn)行比較判斷,如果匹配度達(dá)到一定閾值,就可以認(rèn)為已經(jīng)識(shí)別,否則需要進(jìn)行人工分類,并存入樣本特征庫。

    3 結(jié)束語

    本文的手寫體識(shí)別系統(tǒng)具有重復(fù)樣本特征值提取功能,這樣可以避免因?yàn)閭€(gè)人書寫習(xí)慣不同等因素導(dǎo)致的識(shí)別率不高,通過樣本訓(xùn)練提取手寫文字特征值添加到樣本特征庫。樣本特征庫內(nèi)容越豐富,系統(tǒng)識(shí)別率就越高。

    [1] 范艷峰,肖樂,甄彤.自由手寫體數(shù)字識(shí)別技術(shù)研究[J].計(jì)算機(jī)工程,2005,31(10):168-167.

    [2] 張炘中.漢字識(shí)別技術(shù)[M].北京:清華大學(xué)出版社,1992.

    [3] 陳彬彬.高精度手寫體數(shù)字識(shí)別[D].成都:四川師范大學(xué),2007.

    [4] 羅佳.無約束手寫數(shù)字串切分于識(shí)別研究[D].成都:四川師范大學(xué),2007.

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