基于离散曲波变换的多文种文档图像文种识别

为提高文种识别效果,提出一种基于离散曲波变换的文种识别方法。利用文档图像经过曲波变换后得到的cell矩阵中的实数曲波系数,提取共82维能量特征;使用贝叶斯、KNN和判别分析3种分类器进行训练和分类。对两个数据库进行实验,数据库1包含8种文字共1600幅图片,使用3种分类器得到平均大于99%的识别准确率;数据库2包含10种文字共10 000幅图片,得到平均大于98%的识别准确率。实验结果表明,该方法运算速度快,具有良好的鲁棒性,识别效果优于基于小波变换的文种识别方法和基于二元复数小波变换的文种识别方法。