[發明專利]一種快速手寫體識別方法

在審

• 申請號: 201710308717.6
• 申請日: 2017-05-04
• 公開（公告）號: CN107133647A
• 公開（公告）日: 2017-09-05
• 發明（設計）人: 歐陽建權;胡謙磊;唐歡容
• 申請（專利權）人: 湘潭大學
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/48;G06N3/08
• 代理公司: 北京卓恒知識產權代理事務所(特殊普通合伙)11394
• 代理人: 徐樓

1.一種快速手寫體識別方法，該方法包括以下步驟：

1)對圖像樣本進行HOG特征處理：對圖像樣本進行HOG處理，收集HOG特征，將HOG特征組合為HOG特征矩陣；

2)設置極限學習機網絡模型參數：以圖像樣本的HOG特征矩陣作為極限學習機的網絡輸入，設置極限學習機網絡模型的激活函數、隱層節點個數，并進行網絡的訓練；

3)讀取快速手寫體的待識別圖像，并將圖像轉化為灰度圖；

4)識別圖像：對快速手寫體的待識別圖像的灰度圖進行HOG特征處理，獲取待識別圖像的HOG特征，將待識別圖像的HOG特征作為極限學習機的的參數輸入極限學習機，進行圖像識別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于：所述步驟1)具體為：

1.1)整個圖像規范化：采用gamma校正法將圖像樣本的顏色空間進行標準化，獲得標準化圖像；

1.2)計算圖像梯度：分別計算標準化圖像樣本中每一個像素點橫坐標和縱坐標方向的梯度，并據此計算每個像素位置的梯度方向值；

1.3)對原始圖像進行切分：將原始圖像分為n個細胞單元cell，每個細胞單元cell的大小為m*m，將a*a個相鄰的細胞單元cell組成為一個聯通區間block，相鄰的聯通區間block有重疊overlap，構建每一個細胞單元cell的特征向量；其中：n≥4，n＞m≥3，m＞a≥2；

1.4)為每個細胞單元cell構建梯度方向直方圖：采用b個二進制bin的直方圖來統計圖像樣本像素的梯度信息，也就是將細胞單元cell的梯度方向360度分成b個方向塊；對細胞單元cell內每個像素用梯度方向在直方圖中進行加權投影，可以得到這個細胞單元cell的梯度方向直方圖，梯度大小就是作為投影的權值；其中：b≥2；

1.5)構建每一個聯通區間block梯度方向直方圖：將一個聯通區間block內多有的細胞單元cell的特征向量串聯起來，獲得聯通區間block的HOG特征；

1.6)聯通區間block的HOG特征歸一化：將聯通區間block的HOG特征進行對比度歸一化，獲得聯通區間block的歸一化HOG特征；

1.7)收集HOG特征：將所有聯通區間block的歸一化HOG特征收集，組合成HOG特征矩陣。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于：所述步驟1.1)中gamma校正法的gamma壓縮公式為：I(x,y)＝I(x,y)^gamma，其中gamma為0.4-0.5，優選為0.42-0.48；和/或

圖像樣本的顏色空間進行標準化為將圖像灰度化。