| 一种基于独立分量分析的数字字符识别方法研究 |
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| 引用本文： | 李仁良,高大启.一种基于独立分量分析的数字字符识别方法研究[J].计算机工程与科学,2006,28(2):74-76. |
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| 作者姓名： | 李仁良 高大启 |
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| 作者单位： | 华东理工大学信息工程学院,上海,200237;华东理工大学信息工程学院,上海,200237 |
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| 基金项目： | 中国科学院资助项目;上海市重点项目 |
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| 摘 要： | 在深入分析独立分量分析这一方法的基础上，使用一种负熵最大化的FastICA方法，对传统的数字字符识别模板库进行特征的二次提取，并采用一种改进的矢量量化方法进行识别。实验证明，ICA方法比PCA的识别率要高，并且计算量小于传统的方法。
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| 关 键 词： | 独立分量分析 负熵最大化 超高斯 矢量量化 |
| 文章编号： | 1007-130X(2006)02-0074-03 |
| 修稿时间： | 2004年7月1日 |
Research of an ICA-Based Digital Character Recognition Method |
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| LI Ren-liang,GAO Da-qi.Research of an ICA-Based Digital Character Recognition Method[J].Computer Engineering & Science,2006,28(2):74-76. |
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| Authors: | LI Ren-liang GAO Da-qi |
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| Abstract: | On the basis of studying ICA extensively,we apply the FastICA algorithm based on negentropy maximition to number recognition.After the new characters are aquired,an algorithm of improved LVQ is used for recognition.The experiments in the number recognition show that the ICA method has a higher recognition rate than the PCA method,and a lower computing complexity than tradational recognization methods. |
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| Keywords: | ICA negentropy maximization supergaussian LVQ |
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