基于经验模式分解的汉字字体识别方法

• 作者: 吴立军 杨力华 杨志华 齐东旭
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 字体识别 经验模式分解(EMD) Hilbert-Huang变换
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1438-1444
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4497字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)的汉字字体识别方法.通过对大量汉字字体的研究比较,选取了能反映汉字字体基本特征的8种基本笔画.以这8种汉字笔画为模板,在汉字文档图像块中随机地抽取笔画信息,形成笔画特征序列.通过对笔画特征序列作EMD分解,提取每个笔画特征序列的高频能量,并结合汉字文档图像块的平均灰度,形成字体识别的一个9维特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐东旭	中山大学信息科学与技术学院	33	488	13.0	21.0
3	吴立军	中山大学信息科学与技术学院	9	167	7.0	9.0
6	杨志华	中山大学信息科学与技术学院	10	176	7.0	10.0
7	杨力华	中山大学数学与计算科学学院	16	301	6.0	16.0