基于SIFT图像配准的维吾尔语文字识别方法

• 作者: 伊力亚尔·达吾提 哈力旦·阿布都热依木 杨娜娜
• 来源期刊: 传感器与微系统
• 学科: 工学
• 关键词: 维吾尔语 文字识别 双投影 SIFT
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 40-43
• 页数: 4页
• 分类号: TP317.4
• 字数: 2650字
• 语种: 中文

摘要

提出一种新的维吾尔语文字识别研究方法.首先,建立字符样本库,并对库中文字图像归一化.然后,将测试图像与样本图像进行垂直和水平双方向投影相关性检测,对与测试图像双投影相关性较高的样本字符进行笔画数特征提取,得到预分类结果.最后,将测试图像与预分类结果进行SIFT关键点检测、方向描述子生成与配准,与测试图片匹配点对最多的预分类结果为识别结果,并输出该结果标记符号对应的维吾尔语字符.实验结果表明:该方法能减少字符样本的数量,并有效解决测试图像尺度与几何形变的差异造成的匹配困难问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	哈力旦·阿布都热依木	新疆大学电气工程学院	22	68	6.0	7.0
2	伊力亚尔·达吾提	新疆大学电气工程学院	4	16	3.0	4.0
3	杨娜娜	新疆大学电气工程学院	4	6	1.0	2.0