%0 Journal Article
%T 基于多通道PCA模型的手写汉字识别方法
%A 高学
%A 金连文
%A 尹俊勋
%J 中国图象图形学报
%D 2003
%R 10.11834/jig.200307276
%X 为了提高手写汉字的识别率和降低训练时间，提出了一种基于多通道PCA(Principalcomponentanalysis)模型的手写汉字识别方法．该方法首先根据汉字的结构特点，将手写汉字分解为“一”、“I”、“J”、“＼”4种方向子模式，然后分别对每个子模式进行主分量分析，最后通过建立起每类汉字的多通道PCA模型来进行手写汉字的识别．该方法既兼顾了主分量对手写汉字的描述能力，又有效地降低了建立模型的训练时间．针对1034类别的手写汉字样本的实验结果表明，该汉字识别方法的识别率较欧氏距离分类器提高了4．4个百分点，而其训练时间则明显低于直接进行PCA重建的识别方法，由此可见，该方法是有效的。
%K 多通道PCA模型
%K 手写汉字识别
%K 主分量分析
%K 欧氏距离分类器
%U http://www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200307276&flag=1