分段驱动与双级DTW在离线手写维吾尔语单词识别中的应用

"基于分段驱动和两级DTW的离线手写维吾尔语单词识别" 离线手写文字识别技术在近年来取得了显著的进步，特别是在处理特定语言如维吾尔语时，由于其草书风格和庞大的词汇量，识别挑战更为显著。本文提出的是一种针对离线手写维吾尔语单词的创新识别方法，它结合了字形分析和两级动态时间包裹（DTW）算法，旨在提高识别准确性和效率。 首先，论文采用了主分割和附加聚类（MSAC）算法对手写的维吾尔语单词进行过度分割。这个步骤至关重要，因为过度分割有助于分解复杂的字形结构，将其拆分为更易于处理的基本字素序列。MSAC算法通过主要的分割阶段划分出单词的主要部分，然后通过附加聚类进一步细化这些部分，确保每个字素都被正确地识别和分离。 接下来，设计了一个分层的混合维吾尔字符分类器。这个分类器采用了多层次的结构，能够根据不同的字形特征对字符进行分类。这种层次化的设计有助于减少误分类，提高字符识别的精确度。每一级分类器都专注于特定的字形特征，逐步引导到最终的字符识别结果。 最后，为了从字素序列中恢复出正确的字符序列并确定单词类别，文章提出了一种两级DTW的新型最大似然算法。DTW是一种用于比较时间序列的有效工具，尤其适用于不同速度或长度的序列。在本研究中，两级DTW算法能够在字素级别和单词级别上进行匹配，从而找到最佳的字符序列组合，实现高精度的单词识别。第一级DTW用于字符级别的匹配，而第二级则用于在最佳字符序列中寻找最可能的单词类别。 实验结果显示，这种结合了分段驱动和两级DTW的识别算法在字符分割精度和单词识别率方面表现优秀。这意味着，即使在面对复杂的维吾尔语手写单词时，也能有效地完成识别任务，为离线手写文字识别技术在维吾尔语领域的应用提供了强有力的支持。 这一研究对计算机应用领域，尤其是自然语言处理和机器学习方向，有着重要的意义。通过改进现有技术，提高了对少数民族语言如维吾尔语的识别能力，有助于促进信息交流与文化保护。此外，此方法还可以为其他具有类似挑战的语言的手写识别提供借鉴，为未来的跨语言识别技术开发奠定了基础。