统计特征在联机手写汉字识别粗分类中的应用

以统计模式识别的理论为指导，在联机识别手定汉字的粗分类过程中，提出直接对联机笔迹坐标序列操作，进行数据的处理，然后提取笔划的统计特征作为粗分类的依据，用Ｋ均值聚类方法进行聚类，生成分类树。通过对１００套３７５５样本５０类别数的测试，正确分类率达到９６％，平均粗分类时间为每字０．０３秒，平均匹配字数为６２３字，取得了较为满意的粗分类结果。