基于HOG特征提取和支持向量机的东巴文识别OACSCDCSTPCD
Research on recognition of Dongba script by a combination of HOG feature extraction and support vector machine
东巴文是我国少数民族纳西族的文字,是世界上唯一存活的象形文字,目前正面临传承困难.研究通过机器学习进行东巴文的自动识别.利用扫描方式将东巴文字转换为数字图像,对灰度图像平滑去噪并用边缘检测算子提取文字轮廓,采用方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)提取特征向量,将提取到的特征向量输入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行图像分类,从而实现东巴文的自动识别.经自建数据集…查看全部>>
申彤;庄建军;黎文斯;王昀牧;夏一飞;张志俭;张鑫;杨继琼
南京大学电子科学与工程学院,南京,210023南京大学电子科学与工程学院,南京,210023南京信息工程大学工程训练中心,南京,210044南京大学电子科学与工程学院,南京,210023南京大学电子科学与工程学院,南京,210023南京大学电子科学与工程学院,南京,210023南京大学电子科学与工程学院,南京,210023丽江师范高等专科学校应用技术学院,丽江,674199
信息技术与安全科学
东巴文特征提取方向梯度直方图支持向量机文字识别
《南京大学学报（自然科学版）》 2020 (6)
870-876,7
云南省省院省校教育合作人文社会科学研究项目(SYSX201916)
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