基于实值Gabor能量特征的手写体维文字符识别

摘要：

提出了一种基于实值Gabor滤波器手写体维吾尔文字符特征提取算法.将手写体维吾尔文字符图像进行滤波处理之后,在将图像进行分决,提取出每一块的实值Gabor能量值.由这些能量值形成一个能量矩阵,将矩阵降维之后得到字符的特征相量.完成特征提取后,使用KNN识别分类器进行识别.对手写体维吾尔文单字符数据库中的样本分别进行基于实值Gabor能量特征的手写体维吾尔文字符特征识别和字符笔迹特征识别.对KNN分类器识别的平均识别率和平均候选识别率进行了数据分析.实验结果表明,该算法简单有效且识别率比较高.

关键词：手写体维吾尔文字符、Gabor滤波器、KNN识别分类器、训练样本、测试样本

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3273-3278