基于小波特征的单字符汉字字体识别

• 作者: 丁晓青 陈力
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 字体识别 单字符 小波特征 LDA MQDF
• 年，卷（期）: 2004,（2）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 177-180
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 5462字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2004.02.001

摘要

汉字图像不仅包含了汉字的字符信息,还包含了汉字的字体信息.字体信息是版面分析、理解和恢复的重要依据,还有助于实现高性能字符识别系统.目前的字体识别方法还不能对单个汉字字符的字体进行识别.本文提出了一种新的字体识别方法,能够在不知道汉字字符的前提下,识别单个汉字的字体.首先对单个汉字的字符图像进行小波分解,在变换图像上提取小波特征.提取的小波特征经Box-Cox变换整形后,用线性鉴别分析技术(LDA)进行特征选择,得到字体识别特征.所使用的分类器是MQDF分类器.在包含7种字体的样本集上进行的实验表明,本文提出的方法能够在不知道汉字字符的前提下,对单个汉字的字体进行有效识别,基于单字的字体识别率达到97.35%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁晓青	清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室	86	2062	24.0	44.0
2	陈力	清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室	3	72	3.0	3.0