基于可训练机制的联机维吾尔手写字母识别技术研究

• 作者: 安居白 木塔力甫·沙塔尔 李春庚 艾斯卡尔·艾木都拉
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 联机手写识别 维吾尔文字母 归一化 特征提取
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目论文
• 页码范围: 41-44
• 分类号: TP391.43
• 字数: 5358字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2011.09.012

摘要

在深入研究英文和汉字手写识别的基础上,结合维吾尔文字母的特点,提出一种基于支持向量机机器学习算法的维吾尔文联机手写字母识别方法,系统研究了样本采集、预处理、特征提取和分类等模块.在预处理中,为了消除干扰和噪声及比较中的相似性,采用了平滑滤波和线性归一化处理；考虑到维吾尔文相似字母较多,为了有效提取特征,将结构特征和统计特征相结合,提取了字符的梯度方向特征；分类器采用支持向量机.实验表明,随着训练样本的增加,识别率可以从90.62％提高到96.09％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	艾斯卡尔·艾木都拉	新疆大学信息科学与工程学院	170	561	11.0	15.0
2	李春庚	大连海事大学信息科学技术学院	29	74	6.0	7.0
3	安居白	大连海事大学信息科学技术学院	39	314	10.0	17.0
4	木塔力甫·沙塔尔	大连海事大学信息科学技术学院	1	6	1.0	1.0