【摘 要】
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通过抽取数字的轮廓和骨架来提取几何特征,可以有效地反映手写数字的细节,但手写数字的不规范性导致其识别率并不高。运用统计分析理论可以克服这一缺点。首先提出了基于投影
【机 构】
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中国矿业大学计算机学院,北京大学信息科学技术学院智能科学系视觉与听觉国家重点实验室
【基金项目】
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国家863高技术研究发展计划(2006AA12Z217);江苏省基础研究计划(自然科学基金)(BK2009093);中国矿业大学科技基金(OD080313)资助
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通过抽取数字的轮廓和骨架来提取几何特征,可以有效地反映手写数字的细节,但手写数字的不规范性导致其识别率并不高。运用统计分析理论可以克服这一缺点。首先提出了基于投影间隔比率和间隔变化的特征提取方法,通过数字投影计算间隔的像素数比率和变化趋势,并将其归一化作为特征向量。进一步通过旋转投影基准线,增加特征向量之间的正交性以减少信息冗余,基于这一思路提出旋转投影的识别方法。理论分析和实验证明了旋转投影可以在相同特征数量的情况下达到更高的识别率,并给出了推荐参数。此外,通过旋转投影,直接解决了倾斜数字的识别问题。
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