原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
手写体维吾尔文字符识别过程,其中一个重要的环节是特征提取,对此提出了一种基于方向线素特征的手写体维吾尔文单字符笔迹特征的KNN分类识别算法。实验表明,此算法是一种简单有效且识别率比较高的识别方法。
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组合特征
脱机手写体
多分类器集成
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特征选取
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多分类器
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手写体数字字符识别
整体特征
快速算法
内容分析
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文献信息
篇名 基于方向线素特征的手写体维文字符识别
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 手写体维吾尔文字符 方向线素 KNN识别分类器 训练样本 测试样本
年,卷(期) 2013,(10) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 97-100
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 语种 中文
DOI
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 卢朝阳 西安电子科技大学通信工程学院 78 817 16.0 25.0
2 李静 西安电子科技大学通信工程学院 41 361 10.0 17.0
3 姜文 西安电子科技大学通信工程学院 51 263 10.0 12.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
手写体维吾尔文字符
方向线素
KNN识别分类器
训练样本
测试样本
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
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
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59060
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