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题名一种有效的手写体汉字组合特征的抽取与识别算法
被引量：2
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作者
孙权森
金忠
王平安
夏德深
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机构
南京理工大学计算机系
香港中文大学计算机科学与工程系
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出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2005年第4期78-83,88,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60473039)
香港特区政府研究资助局资助项目(CUHK4223/04E)
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文摘
基于特征融合的思想,从有利于模式分类的角度,推广了典型相关分析的理论,建立了广义的典型相关分析用于图像识别的理论框架。在该框架下,首先利用广义的典型相关判据准则函数,求取两组特征矢量的广义投影矢量集,构成一对变换矩阵;然后根据所提出的新的特征融合策略,对两种手写体汉字特征进行融合,所抽取的模式的相关特征矩阵,在普通分类器下取得了良好的分类效果,优于已有的特征融合方法及基于单一特征的PCA方法和FLDA方法。
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关键词
人工智能
模式识别
手写体汉字识别
广义的典型相关分析
特征融合
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Keywords
artificial intelligence
pattern recognition
handwriting Chinese character recognition
generalized canonical correlation analysis(GCCA)
feature fusion
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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