[發(fā)明專利]一種維吾爾文手寫字母識別方法、系統(tǒng)及電子設(shè)備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810377080.0
• 申請日: 2018-04-24
• 公開（公告）號: CN108664975B
• 公開（公告）日: 2022-03-25
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 艾斯卡爾·艾木都拉;吾加合買提·司馬義;瑪依熱·依布拉音
• 申請（專利權(quán)）人: 新疆大學(xué)
• 主分類號: G06V30/148
• 分類號: G06V30/148;G06K9/62;G06N3/04;G06V30/19
• 代理公司: 北京慕達(dá)星云知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11465
• 代理人: 李冉

1.一種維吾爾文手寫字母識別方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟a：收集/讀入維吾爾文字母的原始手寫樣本，具體為：通過手寫板記錄的包括維吾爾文字母的128種書寫形式的聯(lián)機(jī)手寫樣本，所述聯(lián)機(jī)手寫樣本信息包括維吾爾文字母的Unicode編碼、總筆畫數(shù)、字母中各筆劃軌跡結(jié)束標(biāo)志，字母軌跡總結(jié)束標(biāo)志以及每個點的坐標(biāo)信息；

步驟b：對所述原始手寫樣本進(jìn)行預(yù)處理，將所述原始手寫樣本轉(zhuǎn)換為二值圖像，具體包括：

步驟b1：對每個原始手寫樣本的筆劃軌跡分別進(jìn)行點插入操作，新插入點的坐標(biāo)計算公式為：

上式中，(x_i,y_i)是第i個插入點的坐標(biāo)，Δx和Δy分別表示水平和垂直方向上的的距離，該距離的正整數(shù)N為需要插入的點數(shù)；

步驟b2：對原始手寫樣本進(jìn)行坐標(biāo)范圍歸一化，將原始手寫樣本的坐標(biāo)范圍縮小；坐標(biāo)歸一化后的新點坐標(biāo)計算公式為：

上式中，(W,H)代表原始坐標(biāo)范圍虛擬窗口的寬度和高度，(X,Y)是原始點坐標(biāo)值，(w,h)是歸一化后坐標(biāo)范圍虛擬窗口的寬度和高度，(x,y)是歸一化后的點坐標(biāo)；原始手寫樣本橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)的取值范圍都是[1,255]；

步驟b3：根據(jù)歸一化后的坐標(biāo)范圍對原始手寫樣本進(jìn)行尺寸調(diào)整；

尺寸調(diào)整具體包括：

步驟b3a：計算原始手寫樣本的寬度和高度對于歸一化后坐標(biāo)范圍所形成的虛擬窗口的寬度比例和高度比例；

步驟b3b：根據(jù)所述寬度比例和高度比例計算樣本尺寸調(diào)整比例，并根據(jù)樣本尺寸調(diào)整比例將原始手寫樣本調(diào)整到歸一化的坐標(biāo)范圍；

步驟b3c：將調(diào)整后的樣本軌跡移到歸一化后坐標(biāo)范圍虛擬窗口的中心；

步驟b3d：將尺寸調(diào)整后的原始手寫樣本轉(zhuǎn)換成二值圖像；

步驟c：將所述二值圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類訓(xùn)練和測試，得到所述原始手寫樣本的識別結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的維吾爾文手寫字母識別方法，其特征在于，在所述步驟c中，所述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括5個卷積層、5個池化層、3個全連接層和softmax分類器，所述5個卷積層用于提取二值圖像的特征圖，所述5個池化層用于將卷積層提取的特征圖的大小減半，所述3個全連接層用于對特征圖進(jìn)行全局組合后輸入softmax分類器，所述softmax分類器用于根據(jù)特征圖對原始手寫樣本進(jìn)行分類，得到所述原始手寫樣本的識別結(jié)果。

3.一種維吾爾文手寫字母識別系統(tǒng)，其特征在于，包括：

樣本收集/讀入模塊：用于收集/讀入維吾爾文字母的原始手寫樣本，所述樣本收集/讀入模塊具體用于：通過手寫板記錄的包括維吾爾文字母的128種書寫形式的聯(lián)機(jī)手寫樣本，所述聯(lián)機(jī)手寫樣本信息包括維吾爾文字母的Unicode編碼、總筆畫數(shù)、字母中各筆劃軌跡結(jié)束標(biāo)志，字母軌跡總結(jié)束標(biāo)志以及每個點的坐標(biāo)信息；

樣本預(yù)處理模塊：用于對所述原始手寫樣本進(jìn)行預(yù)處理，將所述原始手寫樣本轉(zhuǎn)換為二值圖像，所述樣本預(yù)處理模塊包括：

點插入單元：用于對每個原始手寫樣本的筆劃軌跡分別進(jìn)行點插入操作，新插入點的坐標(biāo)計算公式為：

上式中，(xi,yi)是第i個插入點的坐標(biāo)，Δx和Δy分別表示水平和垂直方向上的的距離，該距離的正整數(shù)N為需要插入的點數(shù)；

歸一化單元：用于對原始手寫樣本進(jìn)行坐標(biāo)范圍歸一化，將原始手寫樣本的坐標(biāo)范圍縮小；坐標(biāo)歸一化后的新點坐標(biāo)計算公式為：

上式中，(W,H)代表原始坐標(biāo)范圍虛擬窗口的寬度和高度，(X,Y)是原始點坐標(biāo)值，(w,h)是歸一化后坐標(biāo)范圍虛擬窗口的寬度和高度，(x,y)是歸一化后的點坐標(biāo)；原始手寫樣本橫坐標(biāo)和縱坐標(biāo)的取值范圍都是[1,255].

尺寸調(diào)整單元：用于根據(jù)歸一化后的坐標(biāo)范圍對原始手寫樣本進(jìn)行尺寸調(diào)整；所述尺寸調(diào)整單元具體用于：計算原始手寫樣本的寬度和高度對于歸一化后坐標(biāo)范圍所形成的虛擬窗口的寬度比例和高度比例；根據(jù)所述寬度比例和高度比例計算樣本尺寸調(diào)整比例，并根據(jù)樣本尺寸調(diào)整比例將原始手寫樣本調(diào)整到歸一化的坐標(biāo)范圍；將調(diào)整后的樣本軌跡移到歸一化后坐標(biāo)范圍虛擬窗口的中心；將尺寸調(diào)整后的原始手寫樣本轉(zhuǎn)換成二值圖像；

樣本分類模塊：用于將所述二值圖像輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類訓(xùn)練和測試，得到所述原始手寫樣本的識別結(jié)果。