基于SIFT图像配准的维吾尔语文字识别方法

摘要：

提出一种新的维吾尔语文字识别研究方法.首先,建立字符样本库,并对库中文字图像归一化.然后,将测试图像与样本图像进行垂直和水平双方向投影相关性检测,对与测试图像双投影相关性较高的样本字符进行笔画数特征提取,得到预分类结果.最后,将测试图像与预分类结果进行SIFT关键点检测、方向描述子生成与配准,与测试图片匹配点对最多的预分类结果为识别结果,并输出该结果标记符号对应的维吾尔语字符.实验结果表明:该方法能减少字符样本的数量,并有效解决测试图像尺度与几何形变的差异造成的匹配困难问题.

关键词：维吾尔语、文字识别、双投影、SIFT

所属期刊栏目：33

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61163026,60865001

在线出版日期：2014-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：40-43