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1. 基于特征融合的维吾尔文笔迹鉴别
郭世超 卡米力·木依丁 张韦煜
计算机应用    2013, 33 (01): 72-75.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00072
摘要773)      PDF (784KB)(494)    收藏
针对采用纹理方法鉴别维吾尔文不稳定的问题,提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征。所提方法从笔迹原始图像提取笔画边缘,对笔迹的边缘图像建立大量局部窗口模型,通过扫描边缘图像获取融合特征结构的概率密度分布,使用多种距离公式计算概率密度向量间的距离。在实验笔迹容量大小为80的笔迹库上进行实验得到的鉴别率为89.2%。所提方法能很好地刻画笔迹的局部书写变化趋势和笔画的曲向,采用概率密度分布来统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。
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2. 基于边缘笔画特征结构的维吾尔笔迹鉴别
张韦煜 卡米力·木依丁
计算机应用    2012, 32 (06): 1594-1597.   DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01594
摘要911)      PDF (776KB)(523)    收藏
针对维吾尔文字的特点提出一种笔迹边缘量化模型的鉴别方法。该方法在提取边缘图像的基础上,以“横竖撇捺”基本笔画概念对维吾尔文字笔迹边缘在四族角度趋向上建立一种与文本无关、与方向和长度相关的特征结构矢量模型,统计所有局部窗口的特征结构并得到边缘笔画的概率密度特征向量,使用加权与不加权的距离公式求得鉴别样本笔迹与参考样本笔迹间的特征向量距离,通过比对向量距离来筛选笔迹的候选书写者。该方法能很好地刻画维吾尔文字的笔迹的局部的特征和风格,有较强的实用性,并取得了较好的鉴别效果。
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