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文檔簡介
1、作者將筆跡的書寫過程理解為筆跡能量的空間分布過程.基于這一觀點,作者提出了一整套計算機筆跡紋理特征分析方法.首先,作者提出了一種與傳統(tǒng)方法截然不同的筆跡歸一化方法,它即能夠充分保留筆跡樣本的空間分布信息,又可以有效的簡化筆跡的預(yù)處理過程.接著,該文論述了一種與較常出現(xiàn)的小波基匹配降維方法有著本質(zhì)區(qū)別的二維小波包最好基特征提取方法.該方法直接在二維空間上由db6小波包基對筆跡紋理實施3尺度小波包分解,再在由以香農(nóng)熵為代價函數(shù)提取得到的15
2、個小波包最好基處對分解系數(shù)實行重構(gòu).為了更好的描述這15個子紋理圖像所包含的能量特征,該文提出了一種被稱為非線性能量測度的子紋理圖像能量特征值實現(xiàn)方法,實驗證明這種方法具有紋理自適應(yīng)匹配的能力.經(jīng)過上述一系列處理后,一個漢字筆跡圖像可以被壓縮為一個含有15個元素的能量測度矩陣.將分解得到的各能量測度矩陣的組合經(jīng)規(guī)范化后由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行學(xué)習(xí)和分類,實踐證明此筆跡鑒別系統(tǒng)對實現(xiàn)中提取的有限樣本的鑒別正確率可達95﹪以上.該系統(tǒng)已由C++和
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