脱机手写识别是模式识别领域的探讨热点之一[1],这主要是由于在如何处理书写风格和文字变形、纠偏和大词汇量识别方面存在很多困难,其中,无限制的脱机阿拉伯手写文字是难点之一。阿拉伯手写本质上是草写体,每个字符的变形与前后的字符相关,每个词的内部、每个词间的空格和字符之间的连写长度都是可变的,另外在阿拉伯手写中还使用点和区分符号来改变词义和表示元音,这些都使得采用传统的预先分割措施识别阿拉伯手写文字非常困难[2]。由于阿拉伯手写连写的特性,词之间的字符没有明显的可切分的边界,因此阿拉伯印刷体和手写体广泛采用隐马尔科夫模型(hidden markovmodels,HMM)作为识别器[3-7],取得了非常好的识别效果。HMM模型能够对词进行训练,然后在利用训练好的模型对输入词进行识别的同时对词进行分割,如果采用在其他语言中的切分策略,将会引入较大的切分误差,从而导致识别率的降低。此外,HMM系统还能够对可变长度序列建模,并处理一维方向上的非线性失真。在基于HMM的识别系统中,主要由于选择采用的预处理算法、特征抽取算法、HMM模型参数和后处理算法的不同,从而导致了识别......(论文页数是：5页) ，阿拉伯语专业论文，阿拉伯语论文范文 |
