24、基于VDHMM和过分割的阿拉伯文手写识别技术解析

基于VDHMM和过分割的阿拉伯文手写识别技术解析

在当今数字化时代，手写识别技术的发展为信息处理带来了极大的便利。阿拉伯文作为一种广泛使用的文字，其手写识别面临着诸多挑战。本文将深入探讨基于可变持续时间隐马尔可夫模型（VDHMM）和过分割技术的阿拉伯文手写识别系统。

1. 阿拉伯文书写特点与挑战

阿拉伯文不仅为阿拉伯语使用者所用，还被波斯语（伊朗）、达里语、普什图语（阿富汗）、库尔德语（土耳其和伊拉克）和乌尔都语（巴基斯坦）等语言的使用者使用。其书写从右向左，共有28个字符，每个字符最多有四种形式：孤立、初始、中间和最终形式。阿拉伯文书写具有连笔特点，字母形状受上下文影响，且存在短元音，在印刷形式中常被省略。

阿拉伯文常被称为词缀语言，一个词根通过前缀、后缀和中缀的适当组合平均可衍生出80个单词，且这些组合有许多规则。然而，这些语言信息尚未完全融入阿拉伯文光学字符识别（OCR）中。

手写阿拉伯文的分割问题尤为困难，与印刷文本相比，手写文本的图像变异性大大增加。早期处理离线手写阿拉伯文文本的系统大多假设在识别前能对手写阿拉伯文单词进行完美或接近完美的分割，这种假设并不合理。因此，许多研究人员选择绕过分割和字符识别，直接进行单词识别，但这种方法局限于可用的训练单词。

2. 系统概述

该手写识别（HWR）系统包括训练阶段和识别阶段。在训练阶段，所有手写单词由一个隐马尔可夫模型（HMM）建模，其中每个不同的字符形式为一个状态。阿拉伯语共有123种不同的字符形式，因此HMM有123个状态，每个状态具有可变持续时间，以处理连续字符之间的分割歧义。

在识别阶段，分割算法将每个单词图像分割成由分割点划分的连续基本