基于分区特征与KNN和ANN的普什图语手写字母识别
计算机视觉与模式识别
2025-06-03 v2 机器学习
机器学习
摘要
本文提出一种普什图语手写字母识别系统。然而，手写字符识别是一项具有挑战性的任务。这些字母不仅在形状和风格上存在差异，而且因人而异。由于缺乏标准的普什图语铭文字母数据集，识别变得更加困难。在这项工作中，我们设计了一个中等规模的数据库，包含总共4488幅图像，来源于普什图语44个字母中每个字母的102个区分样本。识别框架使用分区特征提取器，随后采用K近邻(KNN)和神经网络(NN)分类器对单个字母进行分类。基于对所提出系统的评估，使用KNN获得约70.05%的总体分类准确率，而使用NN获得72%的准确率。
引用
@article{arxiv.1904.03391,
title = {KNN and ANN-based Recognition of Handwritten Pashto Letters using Zoning Features},
author = {Sulaiman Khan and Hazrat Ali and Zahid Ullah and Nasru Minallah and Shahid Maqsood and Abdul Hafeez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.03391},
year = {2025}
}
备注
(IJACSA) International Journal of Advanced Computer Science and Applications,