資源簡介
提取有效的特征一直是筆跡鑒別的關(guān)鍵問題,針對(duì)傳統(tǒng)Gabor濾波器特征提取方法存在的不足,充分利用Gabor濾波系數(shù)間的相關(guān)關(guān)系,提出一種融合全局特征和局部特征的特征提取方法。該方法先通過字符筆畫的方向梯度直方圖(HOG)來優(yōu)化Gabor濾波器的角度參數(shù),再利用高斯馬爾科夫隨機(jī)場(GMRF)模型對(duì)Gabor濾波圖像中的不同局部結(jié)構(gòu)信息進(jìn)行描述,最終得到筆跡圖像的整體特征。以楷書四大家的真跡樣本和收集的英文手稿作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),采用最小加權(quán)歐式距離分類器對(duì)筆跡樣本進(jìn)行分類,通過五重交叉驗(yàn)證法分別得到97.6%和88.3%的正確分類率,表明該方法提取的特征具有較強(qiáng)的筆跡表征能力,是一種有效的筆跡特征提取方法。
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