基于GABOR滤波器和RBF神经网络方法的手写体笔迹识别

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该文通过对多通道GABOR滤波器(MGF)和RBF神经网络有关理论的研究,结合对手写体笔迹形成机制的特征的分析,提出了一种基于GABOR滤波器和RBF神经网络技术的手写体笔迹识别方法.该方法首先对原始的手写体图像进行归一化处理生成统一的文本块,以减小不同字距和行距等因素对纹理的影响;然后利用MGF技术从归一化的文本块中提取纹理特征;最后,采用径向基函数(RBF)神经网络来完成分类判别.为了检验该方法的有效性,对建立的手写体样本数据库进行了实验,并将实验结果与灰度共生矩阵(GSCM)特征提取方法进行了比较.
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