【摘 要】
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在这篇论文中,我们为联机手写识别提出了一种新的特征提取算法,它是针对我们以前用8-方向特征的工作[2]一种改进方案.这个新方法和老方法关键一点不同在于,在新方法中,非线性变化后的联机手写字符轨迹上每个特征点上的方向并不是由它本身决定的,而是通过找到非线性变化前后轨迹之间的对应关系后,最终轨迹的方向取了非线性变化前的方向.这点改进带来了约10％的错误减少率.我们的新方法不仅指出了前人在提出非线性归一
【机 构】
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中国科学院软件所中文信息处理中心 香港大学计算机系
【出 处】
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中国中文信息学会二十五周年学术会议
论文部分内容阅读
在这篇论文中,我们为联机手写识别提出了一种新的特征提取算法,它是针对我们以前用8-方向特征的工作[2]一种改进方案.这个新方法和老方法关键一点不同在于,在新方法中,非线性变化后的联机手写字符轨迹上每个特征点上的方向并不是由它本身决定的,而是通过找到非线性变化前后轨迹之间的对应关系后,最终轨迹的方向取了非线性变化前的方向.这点改进带来了约10％的错误减少率.我们的新方法不仅指出了前人在提出非线性归一化用于中文字符识别时候的考虑不周之处,还给出非线性归一化在联机手写字符中使用的时候的一种弥补方案.除此之外,在这篇文章中我们还将更加详细的解释联机手写中文识别中预处理的过程,并且补充一些最新的实验结果.我们最新的实验在不仅在香港大学手机和PDA联机中文手写数据库得到了验证,并且在日本Nakayosi和Kuchibue数据库也得到了验证.在日本数据库上的实验结果显示,利用我们的特征提取方法,即使我们使用最简单的1个模板的最小误差分类器或者1最近邻分类器,针在Kanji的识别已经好于以前文献里用功能更强的分类器的识别结果.
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