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分析了手写汉字特征的提取方法，提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征，并进行K-L变换降维处理，用多特征合成一个区分能力更强的新特点。讨论了RBF网络分类器特性，结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个小类别手写体汉字识别系统。实验表明，该系统可行和有效。
特征融合用手写体汉字识别研究
【摘 要】
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分析了手写汉字特征的提取方法，提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征，并进行K-L变换降维处理，用多特征合成一个区分能力更强的新特点。讨论了RBF网络分类器特性
【机 构】
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重庆大学光电工程学院
【出 处】
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电子科技大学学报
【发表日期】
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2002年3期
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