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提出了一种基于实值Gabor滤波器手写体维吾尔文字符特征提取算法。将手写体维吾尔文字符图像进行滤波处理之后,在将图像进行分块,提取出每一块的实值Gabor能量值。由这些能量值形成一个能量矩阵,将矩阵降维之后得到字符的特征相量。完成特征提取后,使用KNN识别分类器进行识别。对手写体维吾尔文单字符数据库中的样本分别进行基于实值Gabor能量特征的手写体维吾尔文字符特征识别和字符笔迹特征识别。对KNN分类器识别的平均识别率和平均候选识别率进行了数据分析。实验结果表明,该算法简单有效且识别率比较高。