手写汉字几何结构特征提取算法与实现文献综述

手写汉字识别作为模式识别领域的重要研究方向，长久以来受到广泛关注。

汉字的复杂结构和书写风格多样性为识别带来了巨大挑战，而几何结构特征提取作为识别技术的关键步骤，直接影响着识别的精度和效率。

本文首先阐述了手写汉字识别的研究背景和意义，分析了几何结构特征提取在其中的重要性。

接着，对现有的手写汉字几何结构特征提取算法进行了系统性的梳理和归纳，从方向特征、骨架特征等方面，对各种算法的原理、优缺点、适用范围等进行了详细分析，并总结了当前研究中存在的问题和挑战。

最后，展望了手写汉字几何结构特征提取算法的未来发展趋势，并对其应用前景进行了展望。

关键词：手写汉字识别；几何结构特征；方向特征；骨架特征；特征提取算法

手写汉字识别（HandwrittenChineseCharacterRecognition，HCCR）是指让计算机能够自动识别出手写体的汉字技术。

作为模式识别领域的重要分支，HCCR在文档数字化、人机交互、智能教育等领域具有广泛的应用价值。

几何结构特征是指能够反映汉字书写形态结构信息的特征，例如笔画方向、端点、交叉点、转折点、骨架等。

相较于其他特征，几何结构特征具有更好的抗噪性和鲁棒性，能够更稳定地描述汉字的本质特征，因此在手写汉字识别中扮演着至关重要的角色。