【摘 要】
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该文提出了一种与基线信息无关的特征提取方法,并基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM),实现了对脱机手写阿拉伯文字的无切分识别。首先对文字图像进行高度归一化,然后
【机 构】
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清华大学自动化系控制理论与技术研究所; 清华大学电子工程系智能技术与系统国家重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(61032008),国家自然科学基金面上项目(60872085,60872086)
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该文提出了一种与基线信息无关的特征提取方法,并基于隐Markov模型(hidden Markov model,HMM),实现了对脱机手写阿拉伯文字的无切分识别。首先对文字图像进行高度归一化,然后在此基础上进行细化和轮廓化,并结合不同预处理后的图像,采用滑动窗来提取24维与基线无关的特征。对159种阿拉伯字符建立HMM模型,针对不同的字符,根据其连写情况选择相应的训练模型状态数目,以使系统达到最佳的识别效果。在IFN/ENIT数据库上的测试能达到94.5%以上的识别率。实验结果表明:该文采用的特征能够较好地利用相邻字符之间的位置关系,对文字笔划书写的上下偏移和笔迹宽度的不同具有较强的鲁棒性,并且突出了小笔划信息。
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