国家自然科学基金(60772118)
- 作品数：1 被引量：4H指数：1
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- 基于可训练机制的联机维吾尔手写字母识别技术研究被引量：4
- 2011年
- 在深入研究英文和汉字手写识别的基础上,结合维吾尔文字母的特点,提出一种基于支持向量机机器学习算法的维吾尔文联机手写字母识别方法,系统研究了样本采集、预处理、特征提取和分类等模块。在预处理中,为了消除干扰和噪声及比较中的相似性,采用了平滑滤波和线性归一化处理;考虑到维吾尔文相似字母较多,为了有效提取特征,将结构特征和统计特征相结合,提取了字符的梯度方向特征;分类器采用支持向量机。实验表明,随着训练样本的增加,识别率可以从90.62%提高到96.09%。
- 木塔力甫.沙塔尔李春庚艾斯卡尔艾木都拉安居白
- 关键词：支持向量机联机手写识别归一化特征提取
