-
题名基于并行特征组合与广义K-L变换的字符识别
被引量:18
- 1
-
-
作者
杨健
杨静宇
高建贞
-
机构
南京理工大学计算机科学系
-
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2003年第3期490-495,共6页
-
文摘
针对传统的串行特征融合方法的弱点,提出了一种新的并行特征融合方法.该方法的基本思路是:首先,利用复向量将样本空间上的两组特征集组合起来,构成复特征向量空间;然后,从理论上推广了经典的K-L变换方法与3种基本的K-L展开方法,使其适用于复特征向量空间内的特征抽取.此外,还揭示了并行特征融合的对称性质,并详细讨论了并行特征组合的策略问题.最后,用所提出的方法来解决手写体字符的特征抽取与识别问题.在南京理工大学NUST603HW手写体汉字库以及Concordia大学的CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的实验结果表明,所提出的特征融合方法不仅较大幅度地提高了识别率,而且识别结果优于传统的串行特征融合方法.
-
关键词
并行特征组合
广义K-L变换
字符识别
汉字库
汉字信息处理
-
Keywords
feature fusion
feature combination
generalized K-L transform
feature extraction
handwritten character recognition
-
分类号
TP391.12
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-