基于联合两种特征的手写体维文字符识别
来源：计算机工程与应用杂志2017年第5期北京时间：
作者：姜 文，刘立康
单位：西安电子科技大学 通信工程学院，西安 710071
摘要：提出一种联合两种特征的手写体维文字符识别算法。该算法对手写体维文字符图像进行实值Gabor能量特征和方向线素网格特征的提取，将实值Gabor滤波器的128维能量特征和方向线素的128维网格特征结合起来，使用KNN分类器对两种特征进行联合分类。对手写体维文字符数据库中的样本分别进行手写体维文字符特征识别和维文字符笔迹特征识别。实验结果表明，和采用一种特征的识别算法比较，进一步提高了手写体维文字符的识别率。该算法也可用于手写体阿拉伯文字符的识别。
关键词：手写体维文字符,Gabor滤波器,方向线素,K最近邻（KNN）识别分类器
