【摘 要】
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该文主要研究B样条函数和尺度B样条函数的卷积光滑性能,提出了一种新的字符轮廓光滑方法,该方法是对卷积光滑的一种改进.对一个封闭的轮廓,希望对其用尺度B样条函数作卷积光
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该文主要研究B样条函数和尺度B样条函数的卷积光滑性能,提出了一种新的字符轮廓光滑方法,该方法是对卷积光滑的一种改进.对一个封闭的轮廓,希望对其用尺度B样条函数作卷积光滑后与原轮廓的误差平方和尽可能小.为此用梯度下降法找另一个点列,使得对该点列作卷积光滑后得到的点列是原轮廓的近似最佳平方逼近.通过对字符的轮廓用改进的方法得到光滑的轮廓及其曲率曲线.文中还提出了一种确定轮廓起点的方法,该方法根据曲率曲线上的极大值点找到轮廓上的书写起点,作为曲率曲线的起点,以消除由于字符旋转而造成的轮廓曲率曲线的平移.将如此规范化后的曲率曲线作为字符的特征向量,对含10个手写阿拉伯数字的MINST数据库(60000个训练样本、10000个测试样本)用多模块神经网络进行训练和测试,得到了满意的识别效果.
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