离线式维吾尔文手写签名识别的一种高效的特征提取方法

摘要

本发明属于模式识别领域，涉及维吾尔文手写签名识别过程中提取高效率的手写签名特征。特征提取过程中，对每幅签名图像进行金字塔式分辨率子图像切分，照维吾尔文签名的特点进行改进，对高分辨率层抽取16维方向特征，对低分辨率层则抽取多维（16维、32维和64维）局部中心点特征。本发明首次将16维方向特征与多维局部中心点特征融合，利用K-NN分类器和卡方距离度量方法来进行分类判别。当16维方向特征与64维局部中心点特征融合，对75人的1500签名上做实验获得100%的识别率。实验结果表明该特征提取方法能够有效地捕捉维吾尔文手写签名的特点，象其他相似文字（哈萨克文等）的离线手写签名技术中具有推广价值。

主权项

对签名的细化处理和特征的属性结合，再提取特征的方法，其特点在于：1）预处理阶段签名细化处理；2）提取符合维吾尔文手写签名的文字特点的各类特征；3）按照要提取的特征的属性，有些特征从细化以前的签名中提取，而有些特征是细化以后的签名中提取，确定细化前后的有效特征；4）提取的各类特征融合，利用多种分类器进行签名识别。