联合特征的手写体维文字符识别算法

"这篇论文研究了基于联合两种特征的手写体维文字符识别技术，主要涉及实值Gabor能量特征和方向线素网格特征的提取，以及KNN分类器的应用，旨在提高手写体维文字符的识别率。" 本文探讨了手写体维文字符识别这一领域的重要课题，指出尽管现代维吾尔文已经成为新疆地区统一使用的语言文字，但其手写体识别技术仍处于研究阶段，尚未有成熟的产品问世。鉴于维吾尔文与阿拉伯文的字符形式有共通之处，研究者可以从阿拉伯文字符识别技术中汲取经验。 作者提出了一个创新的识别算法，该算法结合了实值Gabor滤波器的特征提取和方向线素网格特征。二维Gabor滤波器因其在图像处理中的优异性能，如方向选择性和频率选择性，被广泛用于特征提取。在手写体维文字符中，笔划的方向信息尤为重要，因此方向线素网格特征能够有效地捕捉这些信息。 具体实施中，论文首先对手写体维文字符图像进行实值Gabor能量特征的提取，得到128维的特征向量。随后，利用方向线素网格特征提取方法，再次获取128维的特征表示。这两组特征随后被整合，并输入到KNN（K最近邻）分类器中进行联合分类。实验结果证明，与仅依赖一种特征的识别算法相比，这种联合特征的识别方法显著提高了手写体维文字符的识别准确率。 此外，该算法的适用性不仅限于维文字符，还可以应用于手写体阿拉伯文字符的识别。这表明，该方法对于具有类似结构和特征的文字识别具有普遍价值。这项研究为手写体文字识别技术的进步提供了新的思路和有效的工具，有望推动相关领域的研究和发展。