Рассматривается распознавание графических представлений рукописных символов на примере строчных букв русского алфавита различного почерка и средней степени искажения. Ставится задача устойчивой целочисленной идентификации и классификации объектов рассматриваемого типа. Предлагается метод реализации поставленной задачи на основе масштабирования с предварительной обработкой точек изображения и поиска экстремальных радиусов полярных координат при помощи сортировки. Дан алгоритм вычисления толщины контура изображения символа, описывается метод обработки полярных координат уникально-обособленных точек и получения на его основе целочисленных идентификаторов изображения рукописного символа. Предлагается совмещение данного подхода с методом идентификации рукописных символов на основе вложенных последовательностей экстремумов, в результате которого достигается повышение устойчивости идентификации. Приводятся результаты программного и вычислительного эксперимента получения уникально-обособленных точек, а также результаты их обработки и формирования с применением метода вложенных последовательностей экстремумов. Даны примеры целочисленных идентификаторов в виде матриц перестановок индексов экстремальных радиусов и их углов. Предложен принцип идентификации на основе матриц, строками которых являются перестановки индексов.

The recognition of graphical representations of the handwritten symbols on the example of lowercase Russian letters, which are different by handwriting and have the average degree of distortion, is considered. The goal is a stable identification based on integer’s signs and classification the objects of this type. A method based on scaling with preprocessing of image points and searching local extreme radii of polar coordinate by sorting is proposed. An algorithm for calculating the symbol image outline thickness is given. A method for processing a polar coordinate of unique-isolated points and based on it an algorithm for obtaining integer’s identifier of a handwritten symbol image are described. It is proposed to combine this approach with a method of identifying handwritten symbols based on nested sequences of extrema to achieve the increased stability identification as a result. The results of program and calculation experiment to produce unique-isolated points, as well as the results of their processing and forming method using nested sequences extrema, are given. There are examples of integer’s identifiers in the form of matrices permutation of the indices of extreme radii and their angles. The principle of identification based on matrix whose rows are permutations of the indices is proposed.