摘要
提取稳定的笔划结构是汉字结构识别方法的前提，合适的样本特征矢量参数分布模式是统计识别方法的基础。本文将这两个看似不相关的问题联系在一起，提出了基于笔划方向特征和非对称分布的手写体汉字识别模型。一种从手写体汉字骨骼图像上提取分叉点的改进算法，可以保证特征点提取的完整性，从而保证笔划提取的可靠性，并直接从笔划结构上提取统计识别特征矢量。基于类间样本分布的差异以及类内样本分布的非对称性，采用基于PCA的非对称分布手写体汉字识别模型。实验表明，基于笔划方向特征和非对称分布的统计识别模型具有优良的识别性能。
