基于小波分析和EMD的手写体数字字符特征表示

摘要：

针对经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构作出精确分辨的特点,提出了一种基于小波变换和EMD的手写体数字字符特征表示方法.首先对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮廓;然后对规范轮廓曲率序列作EMD分解,以获取浓缩曲率特征的主要信息;最后对此曲率特征数据进行聚类和识别.实验结果表明,与经典的字符特征提取算法相比,文中方法具有更好的聚类效果,提高了分类器的分类设计能力.

关键词：特征提取、小波变换、经验模式分解、曲率

所属期刊栏目：38

分类号：TP391.43(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目10826053,60825306;国家自然科学基金重点项目U0735004;广东省自然科学基金重点项目07118074;华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目2009ZM0081,2009ZZ0071,2009ZM0198

在线出版日期：2010-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：78-83