基于优化Gabor滤波器和GMRF的笔迹特征提取方法

摘要：

提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题，针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足，充分利用Gabor滤波系数间的相关关系，提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图（HOG）来优化Gabor滤波器的角度参数，再利用高斯马尔科夫随机场（GMRF）模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述，最终得到笔迹图像的整体特征。以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据，采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类，通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率，表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力，是一种有效的笔迹特征提取方法。

关键词：特征提取、笔迹鉴别、Gabor滤波器、高斯马尔科夫随机场(GMRF)

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.61070165；广州省科技计划项目No.2011B090400458；广州市科技计划项目No.12A032072064。

在线出版日期：2015-09-10（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：145-150