基于主曲线的脱机手写英文字母结构特征分析及选取

摘要：

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教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.

关键词：主曲线、结构特征、特征选取

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分类号：TP3;O23

资助基金：国家自然科学基金项目60775036,60703007;国家973项目2003CB316902;博士学科点专项科研基金20060247039

在线出版日期：2009-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：197-201