(9)特征点特征。早在1957年，Solatron Electronics Group公司发布了第一个利用窥视孔(peephole)方法的OCR系统。其主要思想是利用字符点阵中一些有代表性的黑点(笔划)，白点(背景)作为特征来区分不同的字符。后有人又将这种方法运用到汉字识别中，对其中的黑点又增加了属性的描述，如端点、折点、交叉点等。也获得了比较好的效果。其特点是对于内部笔划粘连的字符的识别的适应性较强，直观性好，但是不易表示为矢量形式，不适合作为粗分类的特征，匹配难度大。

　　当然还有许多种不同的统计特征，诸如图描述法、包含配选法、脱壳透视法、差笔划法等，这里就不一一介绍了。

　　统计识别与结构识别的结合

　　结构模式识别与统计模式识别各有优缺点，随着我们对于两种方法认识的深入，这两种方法正在逐渐融合。网格化特征就是这种结合的产物。字符图象被均匀地或非均匀地划分为若干区域，称之为“网格”。在每一个网格内寻找各种特征，如笔划点与背景点的比例，交叉点、笔划端点的个数，细化后的笔划的长度、网格部分的笔划密度等等。特征的统计以网格为单位，即使个别点的统计有误差也不会造成大的影响，增强了特征的抗干扰性。这种方法正得到日益广泛的应用。

　　人工神经网络

　　人工神经网络(Artificial Neural Network，以下称ANN)是一种模拟人脑神经元细胞的网络结构，它是由大量简单的基本元件－神经元相互连接成的自适应非线性动态系统。虽然目前对于人脑神经元的研究还很不完善，我们无法确定ANN的工作方式是否与人脑神经元的运作方式相同，但是ANN正在吸引着越来越多的注意力。

　　ANN中的各个神经元的结构与功能较为简单，但大量的简单神经元的组合却可以非常复杂，我们从而可以通过调整神经元间的连接系数完成分类、识别等复杂的功能。ANN还具有一定的自适应的学习与组织能力，组成网络的各个“细胞”可以并行工作，并可以通过调整“细胞”间的连接系数完成分类、识别等复杂的功能。这是冯·诺依曼的计算机无法做到的。

　　ANN可以作为单纯的分类器(不包含特征提取，选择),也可以用作功能完善的分类器。在英文字母与数字的识别等类别数目较少的分类问题中，常常将字符的图象点阵直接作为神经网络的输入。不同于传统的模式识别方法，在这种情况下，神经网络所“提取”的特征并无明显的物理含义，而是储存在神经物理中各个神经元的连接之中，省去了由人来决定特征提取的方法与实现过程。从这个意义上来说，ANN提供了一种“字符自动识别”的可能性。此外，ANN分类器是一种非线性的分类器，它可以提供我们很难想象到的复杂的类间分界面，这也为复杂分类问题的解决提供了一种可能的解决方式。

　　目前，在对于象汉字识别这样超多类的分类问题，ANN的规模会很大，结构也很复杂，现在还远未达到实用的程度。其中的原因很多，主要的原因还在于我们对人脑的工作方式以及ANN本身的许多问题还没有找到完美的答案。



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