基于主曲线的脱机手写数字结构特征分析及选取

摘要：

要提高脱机手写数字识别的识别率,关键是特征的提取与选择.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.在数字特征选取中,首先将主曲线用于训练数据的特征提取;其次在详细分析数字主曲线的结构特点的基础上,选择出用于数字识别的粗分类、细分类特征;最后在对手写数字进行识别时,先进行粗分类再进行细分类.所提方法在Concordia大学的CENPARMI手写体数字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符,提高了手写数字的识别率,为脱机手写数字识别的研究提供了一条新途径.

关键词：主曲线、结构特征、特征选取

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60175016,60475019;国家重点基础研究发展计划973计划2003CB316902;上海市科委重大科技攻关基金03DZ15029

在线出版日期：2005-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1344-1349