【摘 要】
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本文提出一种基于隐马尔可夫模型与背景特征的脱机手写字符识别方法.本文所提出的特征提取方法是对Alceu等人提出的4方向背景特征的改进.改进后的特征提取方法以背景点(白像
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,北京100083
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本文提出一种基于隐马尔可夫模型与背景特征的脱机手写字符识别方法.本文所提出的特征提取方法是对Alceu等人提出的4方向背景特征的改进.改进后的特征提取方法以背景点(白像素)为中心,考察其与周围前景点(黑像素)在8个方向上的连接关系,并按照所归纳的18种连接方式对每个背景点进行标记.将该方法用于无约束脱机手写大写金额的识别,取得了良好的实验效果.实验结果表明:在HMMs识别框架下,在相同的模型拓扑结构的基础上,改进后的8方向背景特征的识别率较改进前提高了2.2～4.8个百分点.
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