【摘 要】
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针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同而造成的字符模式不稳定问题，提出了一种基于流形学习的手写体数字识别方法。在流形学习非监督的基础上引入了监督信息，从而保证
【机 构】
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四川大学电子信息学院图像信息研究所
【基金项目】
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教育部科学技术研究重点资助项目(No.107094)
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针对在手写字符识别中由于书写习惯和风格的不同而造成的字符模式不稳定问题，提出了一种基于流形学习的手写体数字识别方法。在流形学习非监督的基础上引入了监督信息，从而保证高维到低维的映射在保留流形某些结构的同时也可进一步分离不同类别的流形。算法首先利用基于监督的局部线性嵌入（SLLE）对手写体数字图像进行字符特征的降维，然后再对降维后的特征进行分类识别。对MINST库中手写体数字数据库进行了实验，实验结果表明，利用SLLE降维以后的特征能够有效地区分字符，识别率可达到93．27％；由于具有较好的识别率，能够发现
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