一种采用小波包分析及RBFN的民族文种识别方法

• 作者: 赵晶莹 郭海 韦宗伟
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 少数民族文字 文种识别 小波分析 径向基网络
• 年，卷（期）: 2010,（8）
• 页码范围: 78-80,97
• 分类号: TP391.43
• 字数: 3171字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2010.08.021

摘要

随着我国计算机技术的发展,少数民族信息处理已经逐渐成熟起来,少数民族文字识别研究已经成为一个热点.本文提出一种基于小波包特征与径向基网络的少数民族文字种类识别方法,该方法采用小波包能量和小波包能量比例分布的特征描述,利用径向基函数神经网络对少数民族文种进行分类识别.通过构建六种常用的少数民族文字及汉字、英文共八种文字的样本库,采用本文的方法对样本库进行了训练和测试.实验结果显示,本文的方法对于少数民族文种识别的平均精度好于小波特征及传统的分类方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵晶莹	大连民族学院计算机科学与工程学院	20	84	5.0	8.0
2	郭海	大连民族学院计算机科学与工程学院	25	104	7.0	9.0
3	韦宗伟	大连民族学院计算机科学与工程学院	1	4	1.0	1.0