基于主曲线算法的手写字符特征分析与提取

模式特征的提取与选择是提高手写体字符识别率的关键因素。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,能够很好地描述数据分布的结构特征。利用软K段主曲线算法提取训练数据的特征,在分析手写体字符结构特点的基础上,选出手写体字符识别所使用的粗分类与细分类特征,利用这些分类特征对手写字符进行识别。该方法在CEDAR手写体数字和字符数据库上的实验表明：选取的分类特征能够有效区分相似的手写体字符,提高手写字符的识别率,为脱机手写字符识别研究提供了一种新的方法。     

基于软K段主曲线算法的字符特征提取研究及实现

要提高脱机手写字符识别的识别率,关键是特征的提取。主曲线是主成分分析的非线性推广,是通过数据分布“中间”并满足“自相合”的光滑曲线。通过对现有主曲线算法分析可知：软K段主曲线算法对提取出分布在弯曲度很大或相交曲线周围的数据的主曲线效果较好。因此本文尝试用谊主曲线算法来提取脱机手写字符的结构特征。实验结果表明,利用该主曲线算法来提取脱机手写字符的结构特征不但是可行的,而且取得较好的实验效果。它为脱机手写字符特征提取的研究提供了一条新途径。     

基于主曲线的脱机手写数字结构特征分析及选取

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。     

基于主曲线的脱机手写英文字母结构特征分析及选取

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数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。     

基于主曲线的指纹细节特征提取方法

要提高指纹识别的识别率,关键是指纹特征的提取。主曲线是主成份分析的非线性推广,它是通过数据分布“中间’’并满足“自相合”的光滑曲线,较好地反映了数据分布的结构特征。本文尝试使用主曲线这种新的方法来提取指纹的细节特征。实验结果表明利用主曲线来提取指纹的结构特征是可行的,它为指纹特征提取的研究提供了一条新途径。     

基于软K段主曲线的LPR字符特征的提取方法

车牌识别是智能交通系统的重要组成部分,提高车牌字符识别率的关键在于提取字符的特征。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。通过对现有主曲线算法的分析可知:软K段主曲线算法对提取分布在弯曲度很大或相交曲线周围的数据的主曲线的效果较好。因此,尝试用该主曲线算法来提取车牌字符的结构特征。实验结果表明,利用该主曲线算法来提取车牌识别的结构特征能够取得较好的实验效果。所提方法为提取 车牌字符特征的研究提供了一条新途径。     

一种手写数字的多级分类器设计

对手写数字识别技术进行了研究和探讨,提出一种新的多级分类嚣手写数字识别方法.该识别方法以图像预处理和字符特征提取为基础,采用BP神经网络分类器进行第一级识别、结构特征分类器进行有选择的第二级识别,并提出一种全新的端点特征提取法,大大地简化结构特征分类器的设计.实验结果表明,多级分类器较单一的神经网络分类器的识别率有了明显的提高.     

基于笔划组合的手写数字切分

主曲线是一种新的基于非线性变换的特征抽取方法,它是一种通过数据分布“中间”并满足“自相合”的光滑曲线来进行特征提取的方法。为了提高手写数字串切分的正确率,提出了一种基于笔划组合的手写数字串切分方法。该方法首先使用主曲线完成字符模板的笔划抽取,然后以字符识别器提供的置信度为依据来组合笔划,以实现手写数字串的切分过程。另外,在字符识别器设计方面,则是使用基于数字轮廓分段特征与规范化模板特征这两个单特征分类器组合。实验表明,分别基于这两个特征的分类器具有较强的互补性。由于字符识别器的置信度难以真实反映识别结果,为此需使用类条件置信变换法,通过估计分类器的后验概率来对识别器的置信度进行修正。实验结果表明,该方法对于手写数字的分割是有效的。     

基于小波变换和ART网络的手写数字识别

由于小波变换能有效地提取字符的结构特征,自适应共振(ART)网络有很好的学习能力。本文将二者结合起来,用小波变换抽取特征、用自适应共振ART网络作模式分类器来识别手写数字。实验证明该方法有很高的识别率,能够有效地进行手写数字的分类,可以满足实际应用。     

基于小波变换和ART网络的手写数字识别

由于小波变换能有效地提取字符的结构特征，自适应共振(ART)网络有很好的学习能力。将二者结合起来，用小波变换抽取特征、用自适应共振ART网络作模式分类器来识别手写数字。实验证明该方法有很高的识别率，能够有效地进行手写数字的分类，可以满足实际应用。