基于PCA的脱机手写汉字的统计模型及其应用

• 作者: 丁晓青 吴佑寿 方驰
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 脱机手写汉字识别 统计模型 主成分分析(PA)
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与应用
• 页码范围: 68-72
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 5089字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2001.01.014

摘要

本文通过分析传统汉字的结构模型所具有的优缺点,提出了建立脱机手写汉字统计模型的理论框架;并利用PCA技术发现大量数据规律性的能力,提出了一种基于PCA技术的脱机手写汉字的统计模型.与传统的结构模型相比,该模型避免了目前还无法解决的准确抽取结构基元的困难,通过以容易抽取的可重构的统计特征作为统计基元,并通过对统计基元变化的整体描述或者说对统计基元相互之间关系的描述,较好地建立了脱机手写汉字的统计模型.根据该模型得到的一些实验结果充分说明了其描述脱机手写汉字的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁晓青	清华大学电子工程系图像教研组	86	2062	24.0	44.0
2	方驰	清华大学电子工程系图像教研组	19	189	8.0	13.0
3	吴佑寿	清华大学电子工程系图像教研组	28	493	11.0	22.0