【摘 要】
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针对印刷体维吾尔文的有效识别问题,提出了一种基于梯度方向直方图(HOG)特征和多层感知器(MLP)神经网络的印刷体维吾尔文识别方案。对维吾尔文图像进行预处理,获得去除噪声后
【基金项目】
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新疆维吾尔自治区自然科学基金科研项目(2015211A016)
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针对印刷体维吾尔文的有效识别问题,提出了一种基于梯度方向直方图(HOG)特征和多层感知器(MLP)神经网络的印刷体维吾尔文识别方案。对维吾尔文图像进行预处理,获得去除噪声后的二值化图像。利用水平投影积分对文本执行行切分,利用垂直投影积分方法执行单词切分和字母切分,获得独立的字母。基于HOG方法提取字母的特征。通过训练好的MLP神经网络分类器,根据提取的HOG特征对字母进行识别。实验结果表明,提出的方法能够精确地从图像中识别出维吾尔文字母。
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