基于模糊随机优化的扭曲种类无关的扭曲二值字符识别算法研究

不明原因的二值扭曲字符的识别一直以来就是一个富有挑战性的课题。本项目引入模糊和随机两种不确定性，以具有模糊逻辑属性的随机场理论作为基础，构造解决扭曲种类无关的二值字符识别算法。在这样的理论框架下，小字库扭曲二值字符的识别问题，就转化为基于模糊随机场的优化标记求解问题。这个框架的好处在于：（1）由于模糊和随机的引入，可以以灵活多变的方式有效地处理扭曲所造成的字符特征模糊和变化，这个优化标记问题既可以在像素层进行也可以在特征层进行。这样的特性，使得我们不仅能够有效地减少计算复杂度也能够通过分层技术构造灵活多变的模型结构。（2）这种框架的好处还在于能够通过先验项方便地引入先验信息，也可以通过伪似然项定义模糊属性，最后通过构造模糊随机代价函数及寻找其最优解得到最优化的识别结果。本项目的研究，可以保证在二值化质量不好的情况下，获得二值字符高识别率的优化识别结果。