特征融合用手写体汉字识别研究

分析了手写汉字特征的提取方法，提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征，并进行K-L变换降维处理，用多特征合成一个区分能力更强的新特点。讨论了RBF网络分类器特性，结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个小类别手写体汉字识别系统。实验表明，该系统可行和有效。