联机手写体识别中的方向性特征

在模式识别中，重要特征的选择是关键。本文针对统计模型的方向性和线性数据的理论，提出了以方向性特征代替一般的线性特征的方法。然而，单一的线性和方向性数据的组合、多变量概率密度函数等理论得出的结果都不能解决问题。我们用一种通用的方法来描述统一的统计模型，确定制约圆周的可变量是很小的。本文提出的联机手写体识别系统采用实际的评估方法，即互换方法，也称为切向倾斜角特征。我们还比较了两种交替模式方法的识别结果，这些结果使识别正确率、计算速度和存贮要求得到了改善。