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摘要:
提出了用于手写字符识别的非线性主动判别函数,是线性主动判别函数在手写字符非线性变化情况下的推广.该方法利用Kernel PCA分析捕捉和表示这种非线性变化.将输入空间非线性映射为特征空间,在特征空间的主子空间中生成最优主动原型模板,其与字符特征向量在特征空间主子空间的投影之间的距离即为非线性主动判别函数;同时,基于最小分类错误准则对该函数进行了优化.实验结果表明,非线性主动判别函数获得了比线性主动判别函数更高的识别率.
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文献信息
篇名 手写字符识别的非线性主动判别函数
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 字符识别 非线性主动判别函数 Kernel PCA
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目 图像处理与模式识别
研究方向 页码范围 1853-1856
页数 4页 分类号 TP39
字数 3203字 语种 中文
DOI
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序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙广玲 上海大学通信与信息工程学院 15 83 4.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
字符识别
非线性主动判别函数
Kernel PCA
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
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总下载数(次)
17
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