基于主曲线的脱机手写数字识别

• 作者: 张红云 李道国 王真 苗夺谦
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 手写数字识别 主曲线 知识约简 分类规则
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1639-1643
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5862字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2005.09.025

摘要

该文提出了一种基于主曲线的脱机手写数字识别方法.该方法将主曲线及知识约简算法运用于识别模型中.主曲线是主成份分析的非线性推广,它是通过数据分布"中间"并满足"自相合"的光滑曲线.它较好地反映了数据分布的结构特征.粗糙集理论的知识约简是从决策表中获取决策(分类)规则的有效工具.本文将主曲线用于训练数据的特征提取,根据主曲线的特征生成决策表;利用我们提出的知识约简算法对决策表进行处理,自动获得分类规则.这种方法既符合人的识别习惯,又克服了利用统计特征识别所带来的不足.实验结果表明了该方法能有效提高手写数字的识别率,为脱机手写数字识别的研究提供了一条新途径.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李道国	同济大学计算机科学与技术系	15	726	10.0	15.0
2	苗夺谦	同济大学计算机科学与技术系	123	2389	25.0	44.0
3	张红云	同济大学计算机科学与技术系	31	637	9.0	25.0
4	王真	同济大学计算机科学与技术系	17	148	7.0	11.0