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摘要:
在模式识别中,重要特征的选择是关键。本文针对统计模型的方向性和线性数据的理论,提出了以方向性特征代替一般的线性特征的方法。然而,单一的线性和方向性数据的组合、多变量概率密度函数等理论得出的结果都不能解决问题。我们用一种通用的方法来描述统一的统计模型,确定制约圆周的可变量是很小的。本文提出的联机手写体识别系统采用实际的评估方法,即互换方法,也称为切向倾斜角特征。我们还比较了两种交替模式方法的识别结果,这些结果使识别正确率、计算速度和存贮要求得到了改善。
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文献信息
篇名 联机手写体识别中的方向性特征
来源期刊 图象识别与自动化 学科 工学
关键词 特征选择 方向性数据 圆周分布 多变量半覆盖高斯分布 联机手写体识别 UNIPEN联机手写体数据库
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 23-34
页数 12页 分类号 TP391
字数 语种
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2007(0)
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
方向性数据
圆周分布
多变量半覆盖高斯分布
联机手写体识别
UNIPEN联机手写体数据库
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
图象识别与自动化
半年刊
上海中山北路3185号
出版文献量(篇)
298
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