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哈萨克文脱机手写字符识别系统的研究与实现
被引量：
1
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作者
达吾勒.阿布都哈依尔
海拉提.克孜尔别克
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期186-188,191,共4页
由于手写哈萨克字符结构的特殊性,仅提取几种单一的字符特征进行识别时正确率较低,识别效果较差。由此采用改进的PCA方法定位单词基线位置,对每个字符提取包括笔画密度特征、投影特征、轮廓特征等在内的36种特征,使用K-W检验对各特征的...
由于手写哈萨克字符结构的特殊性,仅提取几种单一的字符特征进行识别时正确率较低,识别效果较差。由此采用改进的PCA方法定位单词基线位置,对每个字符提取包括笔画密度特征、投影特征、轮廓特征等在内的36种特征,使用K-W检验对各特征的分类能力进行比较,并采用线性判别函数进行分类,取得了较高的识别精度。实验结果表明,该系统针对脱机字符识别率达到94%以上。
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关键词
哈萨克字符
改进的pca方法
字符特征
K—W检验
线性判别函数
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题名
哈萨克文脱机手写字符识别系统的研究与实现
被引量：
1
1
作者
达吾勒.阿布都哈依尔
海拉提.克孜尔别克
机构
新疆大学信息科学与工程学院
新疆多语种信息技术重点实验室
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期186-188,191,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60763005)
新疆大学自然科学基金资助项目(XY080125)
文摘
由于手写哈萨克字符结构的特殊性,仅提取几种单一的字符特征进行识别时正确率较低,识别效果较差。由此采用改进的PCA方法定位单词基线位置,对每个字符提取包括笔画密度特征、投影特征、轮廓特征等在内的36种特征,使用K-W检验对各特征的分类能力进行比较,并采用线性判别函数进行分类,取得了较高的识别精度。实验结果表明,该系统针对脱机字符识别率达到94%以上。
关键词
哈萨克字符
改进的pca方法
字符特征
K—W检验
线性判别函数
Keywords
Kazakh character； improved
pca
method； character feature； K-W checking； linear discriminant function；
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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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
哈萨克文脱机手写字符识别系统的研究与实现
达吾勒.阿布都哈依尔
海拉提.克孜尔别克
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
1
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