基于ASM算法的特征提取与匹配在文字识别中的应用

• 作者: 孟一飞 张晓彪 杨小花
• 来源期刊: 广西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 西夏文 ASM 特征点 PCA 收敛
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与电子信息科学
• 页码范围: 2183-2190
• 页数: 8页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4152字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2017.2183

摘要

西夏文是西夏王朝创制并使用的文字,笔画繁多,结构复杂,为实现在计算机下的扫描录入,运用改进的ASM算法,对西夏文识别中的笔形特征提取与匹配关键技术进行研究.基于等间距插值方法扩充手工标定的特征点,利用差分和线性插值进行降维处理;采用配准变换和主成分分析(PCA)处理特征点进行形状模型建立;统计特征点局部灰度特征,通过对目标特征点的灰度信息进行收敛,从而实现西夏文笔形的匹配.使用Matlab验证本算法能否有效地将测试笔形匹配到合适的样本集,从而证明该算法的可行性.本算法的研究对于西夏文字的扫描录入有重要的现实意义,并且对各种文字的光学识别具有一定的借鉴价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟一飞	宁夏大学物理与电子电气学院	10	26	4.0	4.0
2	张晓彪	宁夏大学物理与电子电气学院	3	6	1.0	2.0
3	杨小花	宁夏大学物理与电子电气学院	2	6	1.0	2.0