手写字符识别的非线性主动判别函数
本文提出了用于手写字符识别的非线性主动判别函数,是线性主动判别函数在手写字符非线性变化情况下的推广.该方法利用Kernel PCA分析捕捉和表示这种非线性变化.将输入空间非线性映射为特征空间,在特征空间的主子空间中生成最优主动原型模板,其与字符特征向量在特征空间主子空间的投影之间的距离即为非线性主动判别函数;同时,基于最小分类错误准则对该函数进行了优化.实验结果表明,非线性主动判别函数获得了比线性主动判别函数更高的识别率.
非线性主动判别函数 识别率 手写字符识别
孙广玲
上海大学通信与信息工程学院,上海,200072
国内会议
上海
中文
1853-1856
2008-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）