基于主动判别函数的手写体识别

• 作者: 刘家锋 唐降龙 孙广玲 石大明 赵巍
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手写体识别 主动判别函数 主动原型模板 主成分分析 最小分类错误准则
• 年，卷（期）: 2005,（4）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 523-532
• 页数: 10页
• 分类号: TP18
• 字数: 1602字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种新的基于主动判别函数的手写体识别方法.首先,提出了主子空间中基于统计特征的主动原型模板并给出了对应于待识模式的最优主动原型模板.然后,提出了主动判别函数,它是两个加权距离之和;其中一个是待识模式与主子空间的距离,另一个是待识模式与次子空间的距离.其次,作为主动判别函数的参数,主动原型模板的约束可应用最小分类错误准则进行优化,这一最优约束有助于提高主动判别函数的识别正确率.最后,在银行票据中使用的手写金融汉字样本库上进行实验.实验结果表明,主动判别函数在手写体识别方面是非常有前景的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵巍	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	34	275	9.0	15.0
2	唐降龙	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	105	1135	17.0	29.0
3	刘家锋	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	60	769	16.0	25.0
4	孙广玲	哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院	8	157	7.0	8.0