基于HMM的脱机手写数字识别中的特征提取

摘要：

将HMM(HiMM(Hidden Markov Model)用于手写数字脱机识别,特征提取是一个关键问题.本文首先提出一种新的FT(Fourier Transform)特征提取方法-基于和差的一维FT特征,然后将其与另外几种特征进行组合,来提高系统性能,并对多种特征组合中出现的问题进行了研究.在银行票据OCR(Optical Character Reader)系统中的应用表明,本文提出的基于和差的一维FT特征提取方法及多特征组合的方法是有效的.

关键词：HMM、FT(Fourier Transform)、银行票据OCR、特征提取、多特征组合

所属期刊栏目：15

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家863计划2001AA114080;教育部青年骨干教师基金

在线出版日期：2009-08-19（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：343-347