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基于小波变换的图像汉字笔划特征提取方法
被引量:
2
1
作者
訾兴建
王建平
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第12期168-172,共5页
借鉴仿生模式识别的认知观点,从汉字的构造机理和人类认识汉字的习惯角度出发,提出一种基于小波变换的图像汉字识别方法。制定了图像汉字笔划特征提取的具体规则,采用小波变换的方法对图像汉字边缘和笔划轮廓进行检测,通过有效提取图像...
借鉴仿生模式识别的认知观点,从汉字的构造机理和人类认识汉字的习惯角度出发,提出一种基于小波变换的图像汉字识别方法。制定了图像汉字笔划特征提取的具体规则,采用小波变换的方法对图像汉字边缘和笔划轮廓进行检测,通过有效提取图像汉字笔段信息,进行笔段合成,生成汉字或汉字的基本笔划。仿真实验结果表明,这种方法提高了图像汉字笔划特征提取的准确率和稳定性,对于印刷体和书写较规范的手写体图像汉字具有极高的识别率。
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关键词
图像汉字
小波变换
边缘检测
特征提取
笔段合成
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职称材料
题名
基于小波变换的图像汉字笔划特征提取方法
被引量:
2
1
作者
訾兴建
王建平
机构
淮北职业技术学院机电工程系
合肥工业大学电气与自动化工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第12期168-172,共5页
文摘
借鉴仿生模式识别的认知观点,从汉字的构造机理和人类认识汉字的习惯角度出发,提出一种基于小波变换的图像汉字识别方法。制定了图像汉字笔划特征提取的具体规则,采用小波变换的方法对图像汉字边缘和笔划轮廓进行检测,通过有效提取图像汉字笔段信息,进行笔段合成,生成汉字或汉字的基本笔划。仿真实验结果表明,这种方法提高了图像汉字笔划特征提取的准确率和稳定性,对于印刷体和书写较规范的手写体图像汉字具有极高的识别率。
关键词
图像汉字
小波变换
边缘检测
特征提取
笔段合成
Keywords
image Chinese character
wavelet transform
edge detection
features extraction
strokes combine
分类号
TP391.43 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于小波变换的图像汉字笔划特征提取方法
訾兴建
王建平
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
2
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