提取有效的特征一直是笔迹鉴别的关键问题,针对传统Gabor滤波器特征提取方法存在的不足,充分利用Gabor滤波系数间的相关关系,提出一种融合全局特征和局部特征的特征提取方法。该方法先通过字符笔画的方向梯度直方图(HOG)来优化Gabor滤波器的角度参数,再利用高斯马尔科夫随机场(GMRF)模型对Gabor滤波图像中的不同局部结构信息进行描述,最终得到笔迹图像的整体特征。以楷书四大家的真迹样本和收集的英文手稿作为实验数据,采用最小加权欧式距离分类器对笔迹样本进行分类,通过五重交叉验证法分别得到97.6%和88.3%的正确分类率,表明该方法提取的特征具有较强的笔迹表征能力,是一种有效的笔迹特征提取方法。
2020-01-16 03:13:46
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论文研究
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