10.3969/j.issn.1671-7775.2005.06.015
一种新的手写体字符识别算法
研究模式识别的核心问题--特征抽取.基于偏最小二乘(Partial Least Squares,简称PLS)回归和特征融合的思想,提出了一种组合特征抽取的新方法并将之用于手写体字符识别中.在PLS建模阶段,为了提高PLS成分(特征)的抽取速度,提出了一种非迭代PLS算法.在特征融合阶段,用所抽取的PLS成分特征组成模式的相关特征矩阵,并依此相关特征矩阵进行分类.在ConcordiaUniversity CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上的试验结果证实了该方法的有效性和鲁棒性,其分类结果优于基于单一特征的FSLDA方法的分类结果.另外,与已有的迭代PLS算法相比,所提出的非迭代PLS算法的复杂度和特征抽取的速度均占有优势.
手写体字符识别、偏最小二乘回归、特征抽取、特征融合
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
中国科学院资助项目60473039
2005-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共4页
517-520
