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基于统计结构的联机手写藏文识别特征抽取研究

作　者: 王道辉
导　师: 王维兰
学　校: 西北民族大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 联机手写藏文识别统计特征结构特征 2DPCA LDA 特征抽取
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 21次
引　用: 1次
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内容摘要

特征抽取是模式识别系统关键的一环。本文在简要分析现有特征抽取方法的基础上,对藏文字符特征抽取的过程进行实证研究。在特征抽取过程中,首先提取藏文字符的统计特征和结构特征,主要是几何特征、方向特征和投影距离度量特征。在方向特征中统计、分析和比较了藏文字符笔迹点在四方向、六方向和八方向上的特征对识别率的影响。同时对藏文字符的结构进行全局和边缘划分,统计每个小区域中藏文字符的统计特征,比较不同划分时字符识别率方面的差异。然后对提取的特征进行融合,组合成新的特征集。最后对新的特征集分别用FEND(Feature Extraction No Dimensionality)、LDA、2DPCA+LDA的方法进行特征选择。通过对315套训练样本,70套测试样本,每套样本包括562个藏文字符的实验,结果表明:在方向特征的提取上,六方向的效果比四方向和八方向好;在字符结构划分上,80分块较40和60分块使识别率有一定提升;在增加特征集的情况下,得出基于统计结构的联机手写藏文字符特征抽取方法的前十位平均识别率为90.95%,且2DPCA+LDA较LDA方法提高了联机手写藏文字符的识别率,与其识别结果相比,识别率提高了1.96%。

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