基于高斯衍生滤波器组的文种识别算法

提出了一种基于高斯衍生滤波器组的文种识别算法;分析了文本图像的纹理特性,相对于传统的小波变换,本文算法可以在更多方向上提取文字的边缘和脊特征。采用支持向量机(Support vector machine,SVM)对所提特征进行训练和分类,实现文字种类识别;在实验中选用中、英、俄、日、韩、阿拉伯等10种不同语言文字文本图像,测试了滤波器的不同参数对算法性能的影响,并与其他3种基于纹理的文种识别算法进行了比较,实验结果表明本文算法运算速度较快,且得到较好的识别率。