手写汉字识别的非线性动态部件模板

• 作者: 刘家锋 唐降龙 石大明 舒文豪
• 来源期刊: 自动化学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手写汉字识别 动态手写模板 核-主元分析 遗传算法
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 390-399
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.43
• 字数: 6155字
• 语种: 中文

摘要

对以前提出的非线性动态手写模板加以改进并用于手写汉字的部件识别.在训练阶段,核-主元分析用来捕捉非线性的手写变化.于是,只需改变少量的形状参数就可获得动态变形的模板.在识别阶段,遗传算法取代了原始的动态通道算法去寻找最优的形状参数.我们对覆盖2154个汉字类别的200个部件进行了实验,对不同人书写的430,800个测试样本的部件识别率达97.4%.与现有的代表性部件方法比较也显示本文的方法效果最好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐降龙	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	105	1135	17.0	29.0
2	舒文豪	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	5	69	5.0	5.0
3	刘家锋	哈尔滨工业大学计算机科学与工程系	60	769	16.0	25.0
4	石大明	南洋理工大学计算机工程学院	9	42	5.0	6.0