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ISSN: 2333-9721
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脱机手写汉字识别的最优采样特征新方法

DOI: 10.11834/jig.20020241

Keywords: 脱机手写汉字,最优采样特征,统计模式识别方法,汉字识别,计算机识别,两级分类器

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Abstract:

在脱机手写汉字识别中,笔画形变是造成识别率下降的主要原因,减少笔画形变的影响是提高脱机手写汉字识别率的关键。针对上述问题,提出了最优采样特征。该特征以目前被广泛应用的方向线素特征为基础,在一定的约束条件下,通过移动采样点的位置,可以适应笔画的形变。从而减少特征的类内方差,提高特征的可分性,改进了识别性能。通过在THCHR样本集上进行实验,并对最优采样特征和方向线素特征的实验结果进行比较,验证了最优采样特征的识别率优于方向线索特征。

References

[1]  [1]Lee S W,Park J S.Nonlinear shape normalization methods for the recognition of large-set handwritten characters[J].Pattern Recognition,1994,27(7):895~902.
[2]  [2]Wakahara T.Adaptive normalization of handwritten characters using global/local affine transformation[J].IEEE PAMI,1998,20(12):1332~1341.
[3]  [4]Kimura F,Shridhar M.Handwritten numerical recognition based on multiple algorithms[J].Pattern Recognition,1991,24(10):969~983.
[4]  [6]Saito T,Yamada H.An analysis of hand-printed chinese characters by directional pattern matching approach[J].Trans.IECE,1982,65(5):550~557.
[5]  [7]Wang P P,Shiau R C.Machine recognition of printed chinese character via transformation algorithms[J].Pattern Recognition,1973,3(5):303~321.
[6]  [3]Burr D J.A dynamic model for image registration[J].Computer Graphics And Image Processing,1981,15(1):102~112.
[7]  [5]Trier O D,Jain A K,Taxt T.Feature extraction methods for character recognition-a survey[J].Pattern Recognition,1996,29(4):641~662.

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