离线手写汉字的多尺度小波特征提取

• 作者: 唐远炎 曾理 陈廷槐
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 离线手写汉字识别 多尺度小波 特征抽取
• 年，卷（期）: 2000,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 281-284
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3101字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2000.03.009

摘要

离线手写汉字的识别仍然是模式识别中的一个最困难的问题,而特征提取是解决这个问题的关键.本文提出一种基于多尺度小波分解的离线手写汉字的特征提取方法.通过表示为灰度图像的手写汉字的多尺度小波分解,能在不同尺度下抽取字符的特征.在较大的尺度下,抽取字符少量的结构特征,可用于在巨大的汉字候选类集合中进行字符的粗归类;在较小的尺度下,抽取字符的细节特征,可用于在较小的汉字候选类集合中进行字符的细归类(识别).这样一种从粗到细的策略,既减少了匹配的时间,又保持了识别的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈廷槐	重庆大学计算机研究所	7	122	5.0	7.0
2	唐远炎	香港浸会大学计算机科学系	20	292	7.0	17.0
3	曾理	重庆大学理学院	16	92	5.0	9.0