1、手書(shū)體文字識(shí)別主要分為兩種，即在線(xiàn)識(shí)別和離線(xiàn)識(shí)別。文字在線(xiàn)識(shí)別的技術(shù)己日趨成熟，很多能夠進(jìn)行文字在線(xiàn)輸入的系統(tǒng)都能夠使用該技術(shù)。由于文字在線(xiàn)識(shí)別的對(duì)象是在線(xiàn)輸入的文字，所以它能夠利用筆畫(huà)順序、書(shū)寫(xiě)輕重等重要信息。而文字離線(xiàn)識(shí)別則無(wú)法利用這些信息，所以要面對(duì)一些新的困難。再加上手書(shū)體文字的書(shū)寫(xiě)更是因人而異、形態(tài)變化巨大，因此，如何解決這些問(wèn)題已成為研究的熱點(diǎn)。
　　本文采取兩級(jí)分類(lèi)識(shí)別的方法：其中提出了一種基于單位圓投影的方法將待選

2、字進(jìn)行粗分，并結(jié)合基于游程矩陣提取紋理特征的技術(shù)進(jìn)行細(xì)分并識(shí)別。本系統(tǒng)以銀行票據(jù)中常用的大寫(xiě)金額漢字為識(shí)別樣本進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)，取得了比較滿(mǎn)意的成果。
　　在文字圖像的噪聲處理方面，本文除了采用常規(guī)的閾值分割和濾波算法外，還給出了基于灰度直方圖的自適應(yīng)去噪算法，并針對(duì)去噪產(chǎn)生的斷筆現(xiàn)象應(yīng)用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的原理進(jìn)行修復(fù)及應(yīng)用基于某一方向的銳化算法進(jìn)行預(yù)防。
　　文字的分割和歸一化處理是文字識(shí)別中非常重要的環(huán)節(jié)，本文給出了一種簡(jiǎn)單的文字自

3、動(dòng)分割和手動(dòng)分割方法，分割后的文字以重心為參考點(diǎn)，將文字進(jìn)行位置和尺寸歸一化，并結(jié)合形態(tài)學(xué)的理論對(duì)尺寸歸一化后的文字進(jìn)行并行細(xì)化處理。
　　本文的主要工作包括：提出了一種自適應(yīng)去噪的算法，并針對(duì)在去噪過(guò)程中出現(xiàn)的文字?jǐn)喙P現(xiàn)象運(yùn)用形態(tài)學(xué)及銳化處理的方法進(jìn)行修復(fù)及預(yù)防；給出了一種簡(jiǎn)單的文字分割的自動(dòng)算法及手動(dòng)方法；對(duì)比了串行細(xì)化和并行細(xì)化算法的不同；提出了一種基于單位圓投影的特征提取方法并結(jié)合紋理特征進(jìn)行細(xì)分識(shí)別。本文所應(yīng)用的文字識(shí)別