多部件自适应融合的手写体阿拉伯字符识别

• 作者: 卢朝阳 李静 许亚美
• 来源期刊: 西安电子科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 手写文字识别 阿拉伯语 信息融合 自适应 证据理论
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 页码范围: 16-21
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5336字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001‐2400.2012.06.003

摘要

针对手写阿拉伯文100类变体字符中相似字多、书写粘连等识别难点,提出一种基于部件分解和自适应融合的识别算法.首先,根据结构规则建立字符的部件模型,将字符分解为主体、附加和点三类部件,并结合连笔分析获得较鲁棒性的部件描述;然后,针对各类部件的不同特点设计相应的特征抽取和分类器,通过部件匹配来检测和辨识相似字间的微小差异;最后,利用并改进D‐S证据理论对多个部件进行融合,通过分析部件的匹配度分布建立一种实时的融合权重计算方法,并基于所得权重提出证据的折扣方案,从而实现自适应融合,以提升字符识别效果.实验证明该算法较现有经典算法在识别率和稳定性方面均有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卢朝阳	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	78	817	16.0	25.0
2	李静	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	41	361	10.0	17.0
3	许亚美	西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室	3	22	3.0	3.0