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基于变音符号的离线阿拉伯文笔迹鉴别
作 者: 罗特飞
导 师: 尤新革
学 校: 华中科技大学
专 业: 通信与信息系统
关键词: 笔迹鉴别 阿拉伯文变音符号 LBP
分类号: TP391.41
类 型: 硕士论文
年 份: 2010年
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内容摘要
离线文字笔迹鉴别技术是依据文字笔迹对书写人身份进行判别的一项技术,随着应用领域的不断扩展,离线文字笔迹鉴别技术已经成为计算机视觉和模式识别领域一个十分活跃的研究课题。它几乎包括了图像处理和模式识别领域中的所有典型问题,如图像预处理,特征提取和分类器设计等等。本文的主要目的是研究离线阿拉伯文笔迹鉴别。仅次于拉丁字母,阿拉伯字母是全世界第二大广泛使用的字母语言。除了阿拉伯语之外,它也用于许多其他语言,例如波斯语,乌尔都语,普什图语,维吾尔语(在中国),斯瓦希里语(东非)等。但这种广泛使用对解决阿拉伯文的手写识别和鉴别问题并没有任何好处,这是由于语言本身的自然复杂性,以及人们试图把一些在其他语言成功的方法直接应用到阿拉伯语去。在本文,为了处理阿拉伯文笔迹,我们走了一个完全新的方向,我们首先把输入笔迹图像分割成两部分,其中一个包含了所有字母,另一个包含了所有变音符号。这样做的目的是为了能够利用变音符号的简单性来进行鉴别,比如,跟字母比较,变音符号能够反映手写独特和风格,分割也是很容易的。使用IFN/ENIT阿拉伯语手写数据库,我们设计的系统是根据典型笔迹鉴别系统的体系结构而建立的,它包含以下部分:1.预处理:数据库中的图像已经去噪音和阈值了,因此,预处理的主要功能只是将变音符号从输入笔迹图像分割出来。2.特征提取:我们计算了每个变音符号的局部二进制模式(LBP)直方图。然后把由同一个书写人的变音符号的LBP直方图都串接起来构成特征向量。3.分类:我们采用两个嵌入的K-NN分类器,一个用于变音符号识别,另一个为书写人识别。我们使用X2函数作为距离函数。实验表明,我们的方法对阿拉伯文笔迹鉴别是有效的。它与其他方法相比,我们的方法更优势,例如,对输入样本数目要求不高。其次,我们的方法是一个阿拉伯文专用方法,这意味着,与其他语言在同一张输入笔迹图像共同存在的条件下将不影响鉴别结果。
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全文目录
Abstract 4-6 摘要 6-10 List of Tables 10-11 List of Figures 11-13 1 Introduction 13-33 1.1 What is Handwriting Identification? 13-18 1.2 Handwriting Identification System 18-25 1.2.1 Image Acquisition 19 1.2.2 Preprocessing 19-22 1.2.3 Features Extraction 22-23 1.2.4 Similarity Measurement 23-25 1.3 Handwriting Identification Classification 25-28 1.3.1 Online and Of?ine 25-27 1.3.2 Text Dependent and Text Independent 27-28 1.4 Related Work 28-32 1.5 Organization of the Thesis 32-33 2 Arabic Diacritics and Individuality 33-40 2.1 Arabic Diacritics 33-38 2.2 Diacritics Individuality 38-40 3 Preprocessing: Diacritics Segmentation 40-48 3.1 IFN 40-41 3.2 Preprocessing 41-46 3.2.1 Image Reading 42 3.2.2 Sub-word Segmentation 42-45 3.2.3 Diacritics Segmentation 45-46 3.3 Preprocessing Output 46-48 4 Features Extraction and Writer Identification 48-58 4.1 Local Binary Pattern 48-50 4.2 Features Extraction 50-51 4.3 Writer Identification 51-52 4.4 Experiment and Result Improvement 52-58 5 Conclusion and Future Directions 58-62 5.1 Discussion and Conclusions 58-59 5.2 Future Directions 59-62 Bibliography 62-67 Acknowledgment 67-68 Publication 68
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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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