基于方向线素特征的手写体维文字符识别.pdfVIP

3O卷 第10期 微 电子 学 与 计 算 机 MICROELECTRONICS COMPUTER Vo1．30 No．10 2013年 1O月 October 2013 基于方向线素特征的手写体维文字符识别 姜 文，卢朝阳，李 静 (西安电子科技大学 通信工程学院，陕西 西安 710071) 摘 要：手写体维吾尔文字符识别过程，其 中一个重要的环节是特征提取，对此提出了一种基于方向线素特征的手 写体维吾尔文单字符笔迹特征的KNN分类识别算法．实验表明，此算法是一种简单有效且识别率比较高的识别 方法． 关键词：手写体维吾尔文字符；方向线素；KNN识别分类器；训练样本；测试样本 中图分类号：TP391．41 文献标识码：A 文章编号：1。0O一7180(2013)1O一。097—04 Recognition ofHandwritten UyghurCharacter Basedon DirectionalElementFeature JIANGWen，LU Zhao—yang，LIJing (SchoolofTelecommunicationEngineering，XidianUniversity，Xian710071，China) Abstract：Inrecognitionofhand-writtenUyghurcharacter，oneofimportantstepsisfeatureextraction．Thispaper givesanalgorithm ofdirectionalelementfeatureextraction forhand-writtenUyghurcharacter，which usesKNN recognitionasclassifier． The experimentalresultshows，thealgorithm is simple ，effectivewith remarkable recognitionrate． Keywords：Hand-writtenUyghurCharacter；directionalelement；KNN Recognition Classifier；training sample； testingsample ×64大小的字符图像之后，将字符图像划分成 64 1 引言 个 8×8的大小相同的网格，提取每一个网格 内字符 手写体维吾尔文字符的书写形式_1]具有明显的 笔划的方向向量．由于，字符样本数较多，需要将提 连笔草体书写特征；书写随意性大；字符结构简单、 取出来的方向向量经过降维之后得到的向量作为特 笔划较少对字符图像进行特征提取时难以准确地将 征向量，使用 KNN分类器对手写体维吾尔文字符 字符特征提取出来．基于以上这三个原因，手写体维 进行识别．该算法已经取得较好的识别结果． 吾尔文字符识别技术发展比较缓慢．但是由于维吾 2 基于方向线素特征提取算法的基本原理 尔文字符是从阿拉伯文字符发展而来的，近些年来 阿拉伯文字符识别技术的发展，可以根据维吾尔文 维吾尔文单字符进行预处理后，对64×64大小 字符的特点，借鉴一些阿拉伯文字符识别的方法． 的字符图像进行均匀网格划分，将每一个网格中字 手写体维吾尔文单字符的笔划含有丰富的方向 符图像方向线性的特征L1]提取出来，使用分类器 信息．从时间的角度上而言，笔划上的方向信息表明 对字符图像进行识别处理．