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| 小波分形分解特征在手写体汉字识别中的研究 | |
| 引用本文： | 吴卫华,袁宁,石冰,栾虹.小波分形分解特征在手写体汉字识别中的研究[J].微电子学与计算机,2004,21(8):115-117,120. |
| 作者姓名： | 吴卫华 袁宁 石冰 栾虹 |
| 作者单位： | 1. 山东省智奥电算开发中心,山东,济南,250013;山东大学计算机科学与技术学院,山东,济南,250061 2. 济南大学信息科学与工程学院,山东,济南,250022 3. 山东大学计算机科学与技术学院,山东,济南,250061 4. 济南大学计算机工程学院,山东,济南,250022 |
| 摘 要： | 文章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。在该方法中，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。实验表明，该方法对训练样本可以达到98．71％的识别率，对测试样本可以达到91.37％的识别率。 |
| 关 键 词： | 汉字识别 特征提取 小波 分形 |
| 文章编号： | 1000-7180(2004)08-115-03 |
Feature Extraction with Wavelet and Fractal for Handwritten Chinese Character Recognition |
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| WU Wei-hua, YUAN Ning SHI Bing LUAN Hong.Feature Extraction with Wavelet and Fractal for Handwritten Chinese Character Recognition[J].Microelectronics & Computer,2004,21(8):115-117,120. | |
| Authors: | WU Wei-hua YUAN Ning SHI Bing LUAN Hong |
| Affiliation: | WU Wei-hua1,2 YUAN Ning3 SHI Bing2 LUAN Hong4 |
| Abstract: | This paper study a new feature extraction approach for computer recogn ition of handwritten Chinese character. In this method, wavelet and fractal were used to pick up the structure feature and statistical feature, these features w ere combined and used for recognizer as input data. The experiment show satisfie d result. Identify rate could reach 98.71% for training stylebook and 91.37% for testing stylebook. |
| Keywords: | Chinese characters recognized Feature extraction Wavelet Fractal |
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