手写体汉字识别中小波分形分解特征的研究  

Feature extraction with wavelet and fractal for handwritten Chinese character recognition

作　　者：袁宁[1] 栾虹[1] 潘玉奇[1] 石冰[2] 邱恺毅 

机构地区：[1]济南大学信息科学与工程学院,山东济南250022 [2]山东大学计算机科学与技术学院,山东济南250061 [3]山东省智奥电算开发中心,山东济南250013

出　　处：《计算机工程与设计》2005年第5期1217-1219,共3页Computer Engineering and Design

基　　金：山东省自然科学基金项目(Y2001G03)

摘　　要：研究了手写体汉字识别中的一种新的特征提取方法——小波分形分解特征。对手写汉字分别采用小波和分形的方法提取其结构特征和统计特征,并将提取的结构特征和统计特征组合后作为识别器的输入进行识别。实验结果表明,对训练样本可以达到98.71%识别率,对测试样本可以达到91.37%识别率。A new feature extraction approach for computer recognition of handwritten Chinese character is studied. In this method, wavelet and fractal are used to pick up the structure feature and statistical feature, and these features are combined and used for recognizer as input data. The experiment shows satisfied result. Identify rate can reach 98.71% for training stylebook and 91.37% for testing sty- lebook.

关 键 词：汉字识别 特征提取 手写体 小波分形分解特征 识别率 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]