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分析了手写汉字特征的提取方法,提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征,并进行K-L变换降维处理,用多特征合成一个区分能力更强的新特征.讨论了RBF网络分类器特性,结合特征融合方法和模块RBF神经网络结构有机地构建一个小类别手写体汉字识别系统.实验表明,该系统可行和有效.
特征融合用于手写体汉字识别研究
【摘 要】
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分析了手写汉字特征的提取方法,提取具有一定互补性的轮廓方向特征和方向距离分布特征,并进行K-L变换降维处理,用多特征合成一个区分能力更强的新特征.讨论了RBF网络分类器特
【机 构】
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重庆大学光电工程学院,重庆,400044;
【出 处】
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黑龙江科技学院学报
【发表日期】
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2004年期
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