[发明专利]一种维吾尔文手写字母识别方法、系统及电子设备

说明书

本申请属于文字识别技术领域，特别涉及一种维吾尔文手写字母识别方法、系统及电子设备。所述维吾尔文手写字母识别方法包括：步骤a：收集/读入/读入维吾尔文字母的原始手写样本；步骤b：对所述原始手写样本进行预处理，将所述原始手写样本转换为二值图像；步骤c：将所述二值图像输入卷积神经网络进行分类训练和测试，得到所述原始手写样本的识别结果。本申请有效地提高了网络模型的性能，识别准确率高。

技术领域

本申请属于文字识别技术领域，特别涉及一种维吾尔文手写字母识别方法、系统及电子设备。

背景技术

手写识别是模式识别最典型的应用之一[Gao Y,Jin L,He C,et al.HandwritingCharacter Recognition as a Service:A New Handwriting Recognition System Basedon Cloud Computing[J].2011:885-889.]。从最早在邮政和银行服务中应用数字和地址核对，图书馆和博物馆的历史资源的数字化，手写识别一直在办公，自动化和日常通信中收欢迎。目前，它是人机交互式智能设备最流行的属性之一。手写识别有两个主要分支，是联机手写识别和脱机手写识别[Liu C L,Yin F,Wang D H,et al.Online and offlinehandwritten Chinese character recognition:Benchmarking on new databases[J].Pattern Recognition,2013,46(1):155-162.]。在联机手写识别中，利用在手写过程中记录下来的笔尖轨迹信息对手写体样本进行分类。当然，手写轨迹可以保存下来，在以后的学习和实验中反复使用。脱机手写识别的识别对象是手写文字图像。原始手写样本具有精确的笔尖轨迹，因此包含了空间和时间信息。脱机手写识别利用图像处理技术获取手写样本的空间信息。从已经完成的脱机手写图像中获取时间信息是非常具有挑战性的。

形成一个手写字母或文字形状具有高度随机性。一个相同的手写体对象可能是以不同的大小、顺序和倾斜度写成的。不符合书写规则的情况经常发生。虽然原始手写样本包含丰富的信息，但手写体形状的随机性使其难以识别。例如，一个手写文字起始部分的笔划可能最终才开始写，或者一个手写文字中的某部分还没有完成，下一个部分就开始写等。这样的随机性会降低原始手写样本中时间信息的优势[MASAYOSHI OKAMOTO,KAZUHIKOYAMAMOTO.ONLINE HANDWRITING CHARACTER RECOGNITION METHOD USING DIRECTIONAL,AND DIRECTION-CHANGE FEATURES[J].International Journal of PatternRecognitionArtificial Intelligence,1999,13(07):1041-1059.]。有时候，只利用空间信息进行识别原始手写样本。