结合单字特征的笔迹鉴别算法研究

• 作者: 高雪铁
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 单字 Gabor变换 提升小波 笔迹鉴别 特征提取
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 中文信息技术
• 页码范围: 133-137,140
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 4564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2010.03.038

摘要

基于高等教育自学考试背景,对笔迹鉴别算法进行研究.首先利用多通道的Gabor变换对笔迹纹理图进行特征提取,并通过欧式距离分类器进行分类,在训练样本库中找到与待测样本最相似的5幅笔迹.在此基础上,利用9/7提升小波算法提取出图像高频部分细节特征,对笔迹中的特征单字进行特征提取,综合分析,给出最终鉴别结果.实验结果证明,本算法具有良好的鉴别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高雪铁	天津大学仁爱学院计算机系	2	2	1.0	1.0