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(xiě)體識(shí)別(Handwriting Recognize)是指將在手寫(xiě)設(shè)備上書(shū)寫(xiě)產(chǎn)生的有序軌跡信息轉(zhuǎn)化為內(nèi)碼的過(guò)程。WindowsCE是一個(gè)開(kāi)放的、可升級(jí)的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類(lèi)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(chē)電子檢測(cè)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(xiě)體識(shí)別系統(tǒng)。

1 手寫(xiě)體識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

本文系統(tǒng)對(duì)手寫(xiě)文字的識(shí)別過(guò)程主要包括：用戶在系統(tǒng)手寫(xiě)區(qū)輸入文字、文字定位、特征提取、特征比對(duì)等。

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

(2)預(yù)處理：在手寫(xiě)體識(shí)別系統(tǒng)中不需要對(duì)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?。簩?duì)文字進(jìn)行定位，找出手寫(xiě)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(kù)：本文系統(tǒng)需要一個(gè)識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)，即樣本特征庫(kù)。將文字與對(duì)應(yīng)的手寫(xiě)體特征值存儲(chǔ)到樣本特征庫(kù)中。由于WindowsCE便于對(duì)文本文件讀取，而且速度快。因此本文系統(tǒng)的樣本特征庫(kù)使用的是txt文件類(lèi)型，格式是“文字+空格+特征值”。樣本特征庫(kù)越豐富，識(shí)別率越高。

(5)分類(lèi)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(xiě)文字的特征值，利用這些特征值與樣本特征庫(kù)的特征值進(jìn)行比對(duì)，找出待識(shí)別文字的特征值與特征庫(kù)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(lèi)：無(wú)法識(shí)別的文字特征，需進(jìn)行樣本訓(xùn)練，經(jīng)過(guò)人工分類(lèi)后存入樣本特征庫(kù)，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(duì)的是WindowsCE5.0平臺(tái)。開(kāi)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(duì)手寫(xiě)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(kù)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(wàn)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(wú)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(mén)學(xué)科更是一門(mén)藝術(shù)，因此歷史教學(xué)不像數(shù)學(xué)、哲學(xué)教學(xué)過(guò)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(guò)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(guò)Bitmap.getPixel(x，y)返回Color，再次提取當(dāng)前特征值，遍歷庫(kù)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(lèi)，并存入樣本特征庫(kù)。

3 結(jié)束語(yǔ)

本文的手寫(xiě)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(shū)寫(xiě)習(xí)慣不同等因素導(dǎo)致的識(shí)別率不高，通過(guò)樣本訓(xùn)練提取手寫(xiě)文字特征值添加到樣本特征庫(kù)。樣本特征庫(kù)內(nèi)容越豐富，系統(tǒng)識(shí)別率就越高。

[1] 范艷峰，肖樂(lè)，甄彤.自由手寫(xiě)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(xiě)體數(shù)字識(shí)別[D].成都：四川師范大學(xué)，2007.

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