论文研究-基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别方法.pdf

所需积分/C币:5 2019-07-22 20:41:59 946KB .PDF
收藏 收藏
举报

针对现有维吾尔文笔迹特征提取方法缺乏旋转不变性导致识别存在偏转的样本效果较差, 以及尺度不变特征变换SIFT方法用于维吾尔文笔迹鉴别存在不足的问题, 提出一种基于特征融合、具有旋转不变性的鉴别方法。该方法首先提取笔迹图像的SIFT特征, 再计算局部窗口特征, 并将两者融合对旋转角度不同的笔迹样本进行鉴别。实验证明, 该方法能有效克服笔迹样本旋转对识别率造成的影响, 是一种简单、实用、识别率较高的维吾尔文笔迹鉴别方法。
4344 计算机应用研究 第29卷 结合达到笔迹鉴别的目的。其步骤如下 表4木文方法与文献[4]方法不同旋转角度下识别率对比 a)将待测笔迹样木与参考笔迹样木的SIFT特征向量进行 关键点匹配,由此可以得到一个匹配关键点序列 feature 文献4%59.682.8 58.6 本文/%92.9 (A1,A2,…,Ax),归一化进一步得到: feature'SIFT = featureSIFI/max( feature SIFT) 5.3实验分析 b)根据街区距离计算待测笔迹样本和参考笔迹样本局部 如表2所小,SIFT特征是基于纹理丰富的图像且依赖于 窗口特征间的距离 feature、d=(B1,B2,…,Bx),则有 由灰度值决定的梯度方向和幅值,对丁二值、纹理相对较少的 eature value feature alue /max( feature value (10)维吾尔文笔迹,其旋转不变性受到影响。当旋转角度较大时 c)待测样本s和参考样本之间的相似性度量公式为 识别率不理想,如偏转10°时的识别率为90.9%,偏转90时识 11别率为 其中t1+x2=l。 similarity,值越大,表示两幅笔迹图像越相 由表3可知,局部窗口特征在一定程度上避免了对相同局 部窗口的错误识别,对旋转图像有一定的识别能力。如偏转角 5实验与分析 度为5°时识别率为78.8%、-10°时为72.7%,但某些旋转角 度识别率较低。 日前的维吾尔文笔迹鉴别方法都不具有旋转不变性。本 表4给出了文献[4]方法和本文方法的对比结果,由丁前 文方法属于局部特征提取方法。文献{2,3是基于全局纹理者不具有旋转不变性,对笔迹图像偏转敏感。如旋转角度为 分析的方法,前文已指出其缺点,因此不与其进行对比。局部10时识别率为59.6%、-10°时为82.8%,效果不稳定,且总 特征提取方面,文献[4的做结构特征(图4)考虑了具有一定体识别率不高。本文将S特征和局部窗口特征效果相结 位置关系的像索对出现的概率。文献[5]中四维笔画方向特 合,效果比单独使用两种特征好,较好地抑制了图像旋转对识 征需扫描四种方向像素总数,倾斜度方向特征需计算笔迹倾斜 别率造成的影响。同时,不同旋转角度的识别率基木相同,进 对于文献[4],如图4(1),假设值为的点是笔迹像素点(按图步说明了木文方法的稳定性。另外,不文局部口结构特征 3(a)方式排刎),在C处的微结构特为:(1,2),(2,4),(4,计算简单,不需复杂的学习过程。因此,本文方法优于文献 5)。旋转为图4(b)所小情况后,C处微结构为:(2,4),(4 [4]的微结构特征。 5)。由此可知,该微结构特征旋转前、后可能有相同部分,能 保证其具有一定的识别效果。因此本文与文献4进行对比。6结束语 本文将S特征和局部窗口特征结合,有效解决∫实际 操作过程中笔迹样本旋转对识别率造成的影响,是一种筲单、 实用且有效的维尔文笔迹鉴别方法。更好的旋转不变特征 (a)未旋转的微结构窗口(b)旋转后的微结构窗口 提取和度量方法是下一步研充的内容 图4微结构窗口 参考文献 5.1笔迹样本库 [Ⅰ」张慧档,贺昱矅.基于小波变换和神经网络集成的笔迹鉴別方法 本文利用新疆大学提供的9名不同书写者的维吾尔文手 [J]计算杌应月研究,2008,25(3):741-743 写体笔迹样本,如表1所示。每个书写者提供一份文笔迹,[2. UBUL K, HAMDULI4A, AYSA A,cta, esearch on Uyghur off-line 将每份笔迹样本按而积分为上、下相等的两部分,上半部分作 handwriting- hased writer identification C. //PrIn of the 9th Interna 为参考样本,下半部分作为待测样本。 tional Conference of Signal Processing. Piscataway: IEEE Press, 2008 表1本文采用的笔迹样本书写者构成 1656-1659 文化程度 「3阿布都热衣木·热西丁.基于 Cabor小波的雏吾尔文笔迹的特征 小学 初中 高中 大学 提取方法研究[J].和田师范专科学校学报,2010,67(5):184-185 数 28 11 [4]李昕,丁晓青,彭良瑞.一种基于徵结构特征的多文神文本无关笔 5.2实验过程与结果 迹鉴别方決[J].自动化学报,2009,35(9):1199-1208 实验过程中,由于原笔迹图像较大,对其按圖定比例缩小 「51古孜丽塔吉·乃拜,库尔班·吾布力卡米力·木依丁,等.基于多 将待测样本在 MATLAB7.1坏境下利用线性插值法作不同角 方向特征融合的维吾尔文笔迹蓥别研究[J/O.].(20110-4) 度旋转,参考样本不进行旋转。对比实验识别率采用文献4] 201204-181.http://www.enkinet/kems/detail/11.2127.Tp 20111024.1012.047.hml 中欧氏距离、卡方距离加权欧氏距离和加权卡方距离在某角 度下达到的最高识别率。实验结果如表2~4所示。 [6 LOWE D G. Distinctive image features from scale-invariant keypoint 表2SII特征不同角度下最高止确识別率 LJ. Intemational Journal of Computer Vision, 2004, 60(2): 91 角度 [7 LINDEBERG T. Shape frorm texture from a multi-scale perspective 识别率/%90.9 80.8 76.8 IC//Proe of the 4th International Conference on Computer Vision 表3局部窗口特征不同角度下最高正确识别率 New York. IFFE Press 1993. 683-G91 角度 [8〗王万司,韩志刚,刘鹏飞.基于SIFT点特征和Cany边缘特征匹 l8O° 配的多源遥感影像配准硏究LJ」.计算σ科学,2011,38(7):287 识别率%78.8 52.5 72.7 43.4

...展开详情
试读 3P 论文研究-基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别方法.pdf
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
    抢沙发
    一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
    • 至尊王者

      成功上传501个资源即可获取
    关注 私信 TA的资源
    上传资源赚积分,得勋章
    最新推荐
    论文研究-基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别方法.pdf 5积分/C币 立即下载
    1/3
    论文研究-基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别方法.pdf第1页

    试读已结束,剩余2页未读...

    5积分/C币 立即下载 >