一种基于汉字相似度算法联合优化的汉字识别方法

本发明公开了一种基于汉字相似度算法联合优化的汉字识别方法。包括：获取待识别汉字图像，将预处理后的图像输入卷积神经网络分类器，输出汉字类别预测结果；从汉字数据库中获取对应标准汉字图像，分别计算待识别图像与标准图像之间的笔画相似度、结构相似度和拓扑相似度；基于多种相似度融合计算汉字相似度得分；构建包含分类损失与相似度损失的联合损失函数，对分类器网络进行联合训练。通过引入笔画模板特征提取和动态时间规整算法，实现对笔画形态和顺序的精确匹配。本发明有效解决了传统识别方法难以区分相似汉字的技术难题，实现了分类与相似度信息的深度融合与协同优化，显著提升了汉字识别的准确性和稳定性，适用于多样化的应用场景。