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基于距离分布直方图的数字识别算法
基于距离分布直方图的数字识别算法
作者:
吴少泓
孙涛
李兵
王云宽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
特征提取
距离映射
相对链码
形状上下文
支持向量机
摘要:
由于自由字体与手写体数字形态的多变性,以往研究中具有较高准确率的算法往往牺牲了快速性,而具有实时性优势的算法却容易引起错误率的上升.针对这个问题,提出一种适用于快速数字识别的特征描述子——距离分布直方图(DDH),并在形状上下文的基础上提出一种既易于实现又具一定鲁棒性的描述子——形状累积直方图(SAH);然后将上述两个特征与其他改进后的拓扑特征相结合,组成最终的多特征矢量,由于其子矢量是由不同方法提取出的独特的特征,因此具有互补性;与此同时,算法中用三种组合特征训练了三个支持向量机来作分类器,综合它们给出的结果和自信度来给出最后的分类结果.在自建数据集、MNIST和USPS数据集上的实验结果显示,平均正确率最高达到了99.21%,证明了算法的高效性和鲁棒性.
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篇名
基于距离分布直方图的数字识别算法
来源期刊
计算机应用
学科
工学
关键词
特征提取
距离映射
相对链码
形状上下文
支持向量机
年,卷(期)
2012,(8)
所属期刊栏目
图形图像技术
研究方向
页码范围
2299-2304
页数
分类号
TP391.41
字数
6715字
语种
中文
DOI
10.3724/SP.J.1087.2012.02299
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
李兵
中国科学院自动化研究所
79
708
16.0
24.0
2
孙涛
中国科学院自动化研究所
100
734
14.0
23.0
3
王云宽
中国科学院自动化研究所
24
242
9.0
14.0
4
吴少泓
中国科学院自动化研究所
5
23
3.0
4.0
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研究主题发展历程
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特征提取
距离映射
相对链码
形状上下文
支持向量机
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
计算机应用
主办单位:
四川省计算机学会
中国科学院成都分院
出版周期:
月刊
ISSN:
1001-9081
CN:
51-1307/TP
开本:
大16开
出版地:
成都237信箱
邮发代号:
62-110
创刊时间:
1981
语种:
chi
出版文献量(篇)
20189
总下载数(次)
40
总被引数(次)
209512
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