基于分段驱动和两级DTW的离线手写维吾尔语单词识别

离线手写的维吾尔语脚本草书且词汇量大，这使得单词识别更加复杂。 本文提出了一种基于字形分析和两级DTW（动态时间包装）的离线手写维吾尔词分段驱动识别算法。 首先，采用MSAC（主分割和附加聚类）算法将手写的维吾尔语单词过度分割为两个字素序列。 此后，设计了分层的混合维吾尔字符分类器，以提高字符识别的准确性。 最后，提出了一种新颖的具有两级DTW的最大似然算法，以从字素合并中选择字符序列的最佳假设，并确定单词类别。 实验结果表明，该算法可以同时达到较高的字符分割精度和单词识别率。