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题名基于主曲线的脱机手写英文字母结构特征分析及选取
被引量:4
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作者
张豪杰
张红云
苗夺谦
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机构
同济大学计算机科学与技术系教育部嵌入式与服务计算重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第10期197-201,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(No.60775036,60703007)
国家973项目(2003CB316902)
博士学科点专项科研基金(20060247039)资助
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文摘
要提高脱机手写英文字母识别的识别率,关键是特征的提取与有效鉴别特征的抽取。主曲线是主成分分析的非线性推广,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线。它较好地反映了数据分布的结构特征。首先将主曲线用于训练数据的特征提取;其次在详细分析字母主曲线的结构特点的基础上,选择出用于字母识别的粗分类、细分类特征;最后在对手写字母进行识别时,先用这些特征进行一级分类;对个别不能很好区分的相似字母用模糊数学方法进行二级模糊分类。所提方法在CEDAR手写体小写字母数据库上的实验结果表明:利用这些特征能有效区分相似字母,提高手写小写英文字母的识别率,不但能为脱机手写小写英文字母识别的研究提供一条新途径,而且能为手写单词识别提供有用信息。
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关键词
主曲线
结构特征
特征选取
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Keywords
Principal curves, Structural features, Features extraction
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TU452
[建筑科学—岩土工程]
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