离线手写汉字的多尺度小波特征提取

离线手写汉字的识别仍然是模式识别中的一个最困难的问题,而特征提取是解决这个问题的关键。本文提出一种基于多尺度小波分解的离线手写汉字的特征提取方法。通过表示为灰度图像的手写汉字的多尺度小波分解,能在不同尺度下抽取字符的特征,在较大的尺度下,抽取字符少量的结构特征,可用于在巨大的汉字候选类集合中进行字符的粗归类;在较小的尺度下,抽取字符的细节特征,可用于在较小的汉字候选类集合中进行字符的细归类(识别)。这样一种从粗到细的策略,既减少了匹配的时间,又保持了识别的精度。