【摘 要】
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为了提高手写汉字的识别率和降低训练时间 ,提出了一种基于多通道 PCA(Principal com ponentanalysis)模型的手写汉字识别方法 .该方法首先根据汉字的结构特点 ,将手写汉字分
【基金项目】
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国家自然科学基金(60 2 750 0 5 );广东省自然科学基金(0 11611、020828);Motorola研究基金
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为了提高手写汉字的识别率和降低训练时间 ,提出了一种基于多通道 PCA(Principal com ponentanalysis)模型的手写汉字识别方法 .该方法首先根据汉字的结构特点 ,将手写汉字分解为“一”、“丨”、“丿”、“”4种方向子模式 ,然后分别对每个子模式进行主分量分析 ,最后通过建立起每类汉字的多通道 PCA模型来进行手写汉字的识别 .该方法既兼顾了主分量对手写汉字的描述能力 ,又有效地降低了建立模型的训练时间 .针对 10 34类别的手写汉字样本的实验结果表明 ,该汉字识别方法的识别率较欧氏距离分类器提高了 4 .4个百分点 ,而其训练时间则明显低于直接进行 PCA重建的识别方法 ,由此可见 ,该方法是有效的
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