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摘要:
通过抽取数字的轮廓和骨架来提取几何特征,可以有效地反映手写数字的细节,但手写数字的不规范性导致其识剐率并不高.运用统计分析理论可以克服这一缺点.首先提出了基于投影间隔比率和间隔变化的特征提取方法,通过数字投影计算间隔的像素数比率和变化趋势,并将其归一化作为特征向量.进一步通过旋转投影基准线,增加特征向量之间的正交性以减少信息冗余,基于这一思路提出旋转投影的识别方法.理论分析和实验证明了旋转投影可以在相同特征数量的情况下达到更高的识别率,并给出了推荐参数.此外,通过旋转投影,直接解决了倾斜数字的识剐问题.
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文献信息
篇名 基于旋转投影统计特征的手写数字识别方法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 统计分析 旋转投影 朴素贝叶斯 最小近邻法 手写数字识别
年,卷(期) 2011,(11) 所属期刊栏目 图形图像
研究方向 页码范围 278-281,302
页数 分类号 TP391.4
字数 5591字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.11.065
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 谢昆青 北京大学信息科学技术学院智能科学系视觉与听觉国家重点实验室 37 498 13.0 21.0
2 庄伟 中国矿业大学计算机学院 3 10 2.0 3.0
3 雷小锋 中国矿业大学计算机学院 13 46 4.0 6.0
4 宋丰泰 中国矿业大学计算机学院 2 10 2.0 2.0
5 戴斌 中国矿业大学计算机学院 3 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
统计分析
旋转投影
朴素贝叶斯
最小近邻法
手写数字识别
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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68
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