基于维的非均匀收缩的相似汉字边界学习算法

摘要：

在已经具有相当高的识别正确率的脱机手写汉字识别系统中，提高相似字的识别率是进一步提高系统整体识别率的一个关键。该文用K-L变换法”1”，线性投影法”2”和非线性投影”2”三咱方法对高维汉字向量进行可视化分析，通过相似字和非相似字的对比性实验，总结了高维相似汉字向量的空间分布特点。在此基础上，采用马氏距离作为度量，根据大量的统计实验结果,提出了一种基于维的非均匀收缩的相似汉字边界学习算法。

关键词： 高维向量 脱机手写体汉字 马氏距离 非均匀收缩 相似汉字 边界学习算法 汉字识别

作者: 陈津颖 金奕江 马少平

作者单位: 清华大学计算机系,智能技术与系统国家重点实验室(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第三届全球智能控制与自动化大会

会议地点: 合肥

会议语种:中文

页码: 2765～2769

在线出版日期: 2000-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）