一种手写维吾尔文单词识别方法

摘要

本发明涉及手写维吾尔文单词识别方法，该方法首先对手写维文单词预处理，接着分别提取了维文单词的笔画结构特征和梯度特征，笔画结构特征是直接在时间坐标序列上提取的，而梯度特征是把预处理后手写维吾尔文单词的时间坐标序列映射为二维图像，在二维的图像中提取的，然后将两者特征进行串行融合，最后采用欧式距离分类器进行分类识别，得到识别结果。本发明提取了两种维文单词特征，并将串行融合，相比提取单一的特征，提高了识别率。本算法具有算法性能好、实时性强、可靠性高、识别率高等优点，主要应用于移动终端上实现手写维文识别，为维文的信息化处理提供了一种新的方法，开辟了新的应用途径。

主权项

一种手写维吾尔文单词识别方法，其特征在于包括如下处理过程：步骤1、对采集到的手写维文单词进行预处理；步骤2、将步骤1预处理后的维文单词图像从对象空间映射到特征空间，得到维文单词图像的笔画结构特征；步骤3、将预处理后的维文单词的时间坐标序列映射为二维图像，得到维文单词图像的梯度特征；步骤4、将步骤2得到的笔画结构特征和步骤3的得到的梯度特征进行融合，得到维文单词图像的特征向量；步骤5、根据训练样本预先得到的特征向量库，使用欧氏距离分类器对步骤4得到维文单词的特征向量在特征向量库中进行分类识别，得到分类识别结果。