抗混叠轮廓波变换的脱线中文手写体笔迹识别  

Offline Chinese handwriting-based writer identification with non-aliasing Contourlet transform

作　　者：朱贝贝[1] 尚赵伟[1,2] 袁博[1] 国庆[1] 张峰[1] 杨建伟[3] 

机构地区：[1]重庆大学计算机学院,重庆400030 [2]四川省模式识别与智能信息处理重点实验室,成都610106 [3]南京信息工程大学数理学院,南京210044

出　　处：《计算机工程与应用》2011年第24期150-153,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金(No.90820306);国家自然科学基金面上项目(No.60973157)~~

摘　　要：为了进一步提高脱线中文手写体笔迹识别的正确率,提出了一种基于抗混叠轮廓波变换的特征提取算法。抗混叠轮廓波变换不仅具有轮廓波变换的多尺度、多方向特性,同时克服了轮廓波变换中频谱混叠的现象,避免了重构图像出现"划痕"现象。实验结果证明,抗混叠轮廓波变换的GGD模型与使用单小波、复小波、轮廓波变换的GGD模型方法比较,识别正确率分别提高了23.5%、7.7%、2.5%。In order to enhance the precision rate of off-line Chinese handwriting-based writer identification,a new feature ex-traction method based on the non-aliasing Contourlet transform is presented.The transform not only has the multiscale and multidirection properties,moreover it overcomes the frequency aliasing of Contourlet transform,and avoids＂scratching＂phe-nomenon in the reconstructed image.In comparison with a single wavelet transform,the complex wavelet transform and Con-tourlet transform,the method increases the accuracy about 22.5%,7.7%,2.5%,respectively.

关 键 词：小波变换 抗混叠轮廓波变换 广义高斯分布(GGD)模型 KL距离 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]