基于小波特征的单字符汉字字体识别

陈力; 丁晓青

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汉字图像不仅包含了汉字的字符信息,还包含了汉字的字体信息.字体信息是版面分析、理解和恢复的重要依据,还有助于实现高性能字符识别系统.目前的字体识别方法还不能对单个汉字字符的字体进行识别.本文提出了一种新的字体识别方法,能够在不知道汉字字符的前提下,识别单个汉字的字体.首先对单个汉字的字符图像进行小波分解,在变换图像上提取小波特征.提取的小波特征经Box-Cox变换整形后,用线性鉴别分析技术(LDA)进行特征选择,得到字体识别特征.所使用的分类器是MQDF分类器.在包含7种字体的样本集上进行的实验表明,本文提出的方法能够在不知道汉字字符的前提下,对单个汉字的字体进行有效识别,基于单字的字体识别率达到97.35%.

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来源
《电子学报》 |2004年第2期|177-180|共4页
作者
陈力; 丁晓青;
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作者单位

清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;

清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.43;
关键词
字体识别; 单字符; 小波特征; LDA; MQDF;

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