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针对手写阿拉伯文100类变体字符中相似字多、书写粘连等识别难点,提出一种基于部件分解和自适应融合的识别算法.首先,根据结构规则建立字符的部件模型,将字符分解为主体、附加和点三类部件,并结合连笔分析获得较鲁棒性的部件描述;然后,针对各类部件的不同特点设计相应的特征抽取和分类器,通过部件匹配来检测和辨识相似字间的微小差异;最后,利用并改进D-S证据理论对多个部件进行融合,通过分析部件的匹配度分布建立一种实时的融合权重计算方法,并基于所得权重提出证据的折扣方案,从而实现自适应融合,以提升字符识别效果.实验