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题名包含高阶统计量的手写汉字分类尺度
被引量：1
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作者
任俊玲
郭军
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机构
北京信息科技大学计算机信息系统系
北京邮电大学信息工程学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第10期1876-1878,共3页
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基金
教育部跨世纪人才基金
国家自然科学基金(No.60475007)
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文摘
在实际应用系统中,由于得到的信号往往不服从高斯分布,因而基于高阶统计量的信号处理方法越来越受到重视和应用.对于手写文字特征而言,它的分散特性很难用高斯分布描述,因而本文提出了一种通过高阶统计量来描述文字分散特性的方法,文中给出了三种不同形式的高阶统计量,并且通过在脱机手写汉字数据库HCL2004[1]上进行实验,比较了基于这三种方法的模板匹配汉字识别系统的性能,同时也证实了该方法的有效性.
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关键词
汉字识别
高阶统计量
模板匹配
距离测度
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Keywords
Chinese characters recognition
high-order statistics
template matching
distance metric
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分类号
TN391
[电子电信—物理电子学]
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题名基于分位数的手写汉字识别方法
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作者
任俊玲
郭军
王承权
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机构
北京信息科技大学计算机信息系统系
北京邮电大学信息工程学院
北京邮电大学信息工程学院
北京邮电大学电子工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2006年第11期45-47,共3页
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基金
国家863高技术研究发展计划资助项目(2001AA114080)
教育部青年骨干教师基金资助项目
+1 种基金
教育部跨世纪人才基金资助项目
教育部重点科研项目基金资助(编号:02029)
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文摘
以往的手写汉字识别方法,无论应用何种特征提取方法,在生成标准模板时,一般都采用样本特征的算术平均值。文章提出了一种使用样本特征的分位数组合生成标准模板的方法,通过其在手写汉字识别中的应用表明,该方法比基于均值的标准模板有更好的鲁棒性,且在不增加任何计算量和算法复杂度的前提下,使系统的识别性能有所提高;同时该算法还有很好的推广性能,可以应用到各种特征提取算法中。
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关键词
手写汉字识别
分位数
模板匹配
方向线素特征
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Keywords
handwritten Chinese character recognition,quantile,template matching,directional element features
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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