【摘 要】
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针对常用的手写汉字特征提取方法不利于后续线性区分分析(LDA)特征变换中发现相似汉字的细微区分信息,通过将传统的手写汉字特征提取和LDA变换表述为像素级特征的二维特征矩
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60772116,61075021);广东省自然科学基金资助项目(2011B090400146)
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针对常用的手写汉字特征提取方法不利于后续线性区分分析(LDA)特征变换中发现相似汉字的细微区分信息,通过将传统的手写汉字特征提取和LDA变换表述为像素级特征的二维特征矩阵优化问题,并利用二维线性区分分析(2DLDA)变换进行手写汉字特征矩阵的优化,提出了一种用于手写相似汉字识别的特征优化方法.该方法可以避免高维像素级特征向量利用LDA变换进行优化中的散度矩阵奇异性问题.对手写相似汉字的识别实验表明,相对于传统的方法,经过所提方法优化的梯度特征,识别错误率可以降低48.86%,验证了方法的有效性.
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