小波包变换在手写体金融汉字识别中的应用

• 作者: 何秀玲 喻莹 杨扬 董才林 陈增照
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 小波包变换 支持向量机 能量函数 金融汉字
• 年，卷（期）: 2008,（31）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 229-232
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|TP181
• 字数: 4509字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.31.067

摘要

针对小波包变换的特点,提出了一种基于小波包变换的手写体金融汉字识别算法.该算法首先对汉字图像进行二维小波包分解,利用基于子图像能量方差的准则选择适当的部分分解树;然后将得到的子图像划分成多个局部窗口,计算局部窗口的能量值组成特征向量;再通过主成分分析(PCA)选择分类能力最强的一组特征,降低特征空间的维数;最后,将特征向量送入支持向量机进行分类.实验结果表明,该算法取得了较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨扬	北京科技大学信息工程学院	183	2049	21.0	36.0
2	喻莹	北京科技大学信息工程学院	7	43	3.0	6.0
6	董才林	华中师范大学数统学院	28	133	6.0	10.0
7	何秀玲	华中师范大学数统学院	34	180	7.0	12.0
8	陈增照	华中师范大学数统学院	31	225	7.0	14.0