基于lbp和pca的脱机手写藏文字符识别系统

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4、特征提取就是保留对识别有用的信息，去除噪音及冗余信息，尽可能提高特征的有效性，使其更加简洁化。本文首先提出了藏文字符的局部二元模式（LBP）直方图特征。这种特征的识别率较好，但不足之处是其特征空间的维数较大，识别速度较慢。所以，对局部二元模式（LBP）直方图特征进行主成分分析（PCA）来对特征空间进行降维，利用降维后的特征向量作为藏文字符的特征。实验表明：当新特征空间的维数为196维时，藏文字符的识别率最优。分类器设计是建立识别系统不可或缺的一部分，K-近邻（KNN）是一种原理简单、易于操作的分类器，所以脱机

5、手写藏文字符识别中，首先采用了KNN分类器对藏文字符进行识别。在对30个藏文辅音字母的识别实验中，识别率达到了96.04%。为了继续提高藏文字符的识别率，本文进一步采用支持向量机（SVM）分类器对藏文字符进行分类，支持向量机分类器中不同的核函数影响着藏文字符的识别效果，实验表明：当分类器采用径向基支持向量机（RbfSVM）时，藏文字符的识别率最高为97.93%。总之，本文采用融合了局部二元模式（LBP）直方图和主成分分析（PCA）的特征提取方法，并使用RbfSVM分类器对脱机手写藏文字符进行识别，达到了较好的

6、识别效果。关键词：藏文字符识别，局部二元模式直方图，主成分分析，支持向量机IALBP-and-PCA-basedrecognitionsystemforoff-linehandwrittenTibetancharacterAbstractWiththecontinuousdevelopmentofthepatternrecognitiontechnology,theunderstandingoftheTibetancharacterimagehasincreasinglybecomearesearchhots

7、pot,andmanyscholarshavebeenattractedbytheoff-linehandwrittenTibetancharacterrecognition.Atpresent,therearefewresearchresultsofoff-linehandwrittenTibetancharacterrecognition,andtheauthorwouldliketomakeafurtherresearchinthisfield.Thesampleshavebeenselectedfro

8、mTHCDB,anewlyconstructeddatabaseofhandwrittenTibetancharactersamples.Thesesampleshavebeenpreprocessed,sothispapermainlyfocusesonthefeatureextractionmethodsandclassificationmethod.Themainpurposeoffeatur