基于软K段主曲线算法的字符特征提取研究及实现

计算机科学 ›› 2006, Vol. 33 ›› Issue (1): 229-231.

基于软K段主曲线算法的字符特征提取研究及实现

出版日期:2018-11-17 发布日期:2018-11-17
基金资助:
国家自然科学基金项目（60175016,60475019）,

Online:2018-11-17 Published:2018-11-17

摘要/Abstract

摘要： 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。

关键词: 软K段主曲线算法结构特征特征选取字符特征提取算法分析主曲线手写字符识别主成分分析光滑曲线数据分布

Abstract: Extraction of features is critical to improve the recognition rate of off-line handwritten characters. Principal curves are nonlinear generalizations of principal components analysis. They are smooth self-consistent curves that pass through the ＂middle＂ o

Key words: Soft K segments algorithm for principal curves,Structural features,Features extraction

. 基于软K段主曲线算法的字符特征提取研究及实现[J]. 计算机科学, 2006, 33(1): 229-231. https://doi.org/