【摘 要】
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特征提取是手写体识别系统的重要组成部分之一,特征提取质量的好坏必然影响到字符的识别。主成分分析是一种经典的特征提取方法,它来源于K-L变换。但是主成分分析只能应用在
【机 构】
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特征提取是手写体识别系统的重要组成部分之一,特征提取质量的好坏必然影响到字符的识别。主成分分析是一种经典的特征提取方法,它来源于K-L变换。但是主成分分析只能应用在线性模式下进行特征提取,对于复杂的非线性模式,该方法不能对特征进行充分的描述。针对该方法的不足,提出了一种基于距离核的主成分分析的手写体数字识别方法,并且从字符识别精度及特征提取时间方面验证其改进方法的效果。在MNIST数据库下分别对改进方法和传统方法进行一系列的测试和评估,结果表明,改进方法的特征提取能力更强,特征提取的速度也更快。
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