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手写汉字识别是实现办公室自动化的前沿课题,选择具有良好可分性的特征,是提高系统识别率的根本保证。本文提出汉字的横竖方向上笔划穿越次数投影的Rapid变换为统计特征,用汉字的四边及四角部位作为结构的特征,通过对40,000个汉字样本的实验,结果表明分类效果良好,可以用此方法做成一个汉字识别系统。 相似文献
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《计算机应用与软件》2016,(7)
为有效地利用多特征融合技术提高手写体汉字识别系统信息容量,同时有效地控制数据规模,提出一种基于反馈调整机制的手写体汉字特征属性变精度自适应动态调整简约方法。依据粗糙集理论,建立以先验知识指导训练过程的手写体汉字识别决策信息系统,给出以系统识别容量熵作为判断条件的特征融合算法。基于类别可分性准则,定义变精度特征粗糙集的信息粒度熵,给出基于信息粒度熵的变精度特征简约算法。在规定修正粗糙度范围的基础上,设计出启发式反馈机制,运用粒子群算法动态调整β正确分类率,训练样本特征集合在历次循环过程中选择最佳约简特征集合。实验表明该方法大大减少了手写体汉字的特征属性维数,降低了信息系统决策规则的复杂度。 相似文献
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在脱机手写汉字识别中,笔画形变是造成识别率下降的主要原因,减少笔画形变的影响是提高脱机手写汉字识别率的关键。针对上述问题,提出了最优采样特征。该特征以目前被广泛应用的方向线素特征为基础,在一定的约束条件下,通过移动采样点的位置,可以适应笔画的形变。从而减少特征的类内方差,提高特征的可分性,改进了识别性能。通过在THCHR样本集上进行实验,并对最优采样特征和方向线素特征的实验结果进行比较,验证了最优采样特征的识别率优于方向线索特征。 相似文献
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任意范数熵与特征抽取 总被引:2,自引:0,他引:2
文章概述了各种用于特征抽取的可分性准则的概况。介绍了按任意范数熵定义的可分性准则,分析并证明了这一准则的一些性质,同时介绍了一种定量比较各种准则的方法。按此方法对现有主要准则作了定量比较,计算结果说明任意范数下的熵准则是一种非常有效的可分性准则。 相似文献
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可分性指数(SI)可用来选择各类地物的有效分类特征,但在多维特征以及地物可分性较好的情况下,只利用可分性指数进行特征选择不能有效去除特征之间的冗余性。基于此,提出了利用可分性指数并辅以顺序后退(SBS)算法进行特征选择与多层支持向量机(SVM)分类的方法。首先,由各类地物在所有特征下的可分性指数选择分类地物和特征;然后,以该地物的分类精度为评估依据,利用顺序后退法筛选特征;其次,由剩余地物之间的可分性指数和顺序后退法依次选择各类地物的分类特征;最后利用多层SVM进行分类。实验结果表明,与只利用可分性指数选择特征进行多层SVM分类的方法相比,所提方法的分类精度提高了2%,各类地物的分类精度均高于86%,且运行时间为原来方法的一半。 相似文献
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基于排序融合的特征选择 总被引:3,自引:0,他引:3
针对模式分类中的特征选择问题,分别依据ReliefF算法、类间可分性及特征相关性等多个评价准则对待约简特征进行评价与排序,基于排序融合方法实现对多个特征选择评价准则的综合利用.基于多个数据集的实验结果表明,该方法在有效降低特征维度的同时,具有比单准则特征选择方法更高的分类性能. 相似文献
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基于最小代价的多分类器的动态集成 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出一种基于最小代价准则的分类器动态集成方法。与一般方法不同,动态集成是 根据“性能预测特征”,动态地为每一样本选择最适合的一组分类器进行集成。该选择基于使误识代价与时间代价最小化的准则,改变代价函数的定义可以方便地达到识别率与识别速度之间的不同折衷。本文中提出了两种分类器动态集成的方法,并介绍了在联机手写汉字识别中的具体应用。在实验中使了3个分类器进行动态集成,因此,得到7种分类组合,在预先 相似文献
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针对掘进机动载荷识别难度大的问题,提出了基于奇异值分解的掘进机振动信号特征量提取方法。对采集的振动信号进行小波包分解,重构底层各频带节点系数,进而构造时频矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,并基于Fisher判据,利用基于散度矩阵的类可分性准则,选择对不同截割岩壁硬度较为敏感的奇异值作为振动信号的特征量,并利用散度矩阵准则值来解决无法定量衡量各阶奇异值对截割硬度敏感程度的问题。与小波包频带能量法提取的特征向量进行比较,结果表明,对于掘进机水平截割、垂直截割和纵向钻进3种工况下的振动信号,基于奇异值分解法提取的特征向量都具有更好的类可分性。 相似文献
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结合距离分类器的神经网络手写体汉字识别 总被引:1,自引:1,他引:1
手写体汉字识别技术中如何解决复杂的大类别识别问题,是汉字识别中的一个难点。该文介绍了基于笔划的手写体汉字特征抽取方法,提出了一种基于预分类的神经网络汉字识别方法,该方法用一个传统的距离分类器先对汉字进行预分类,神经网络根据预分类结果进行有选择的训练和识别,能有效解决神经网络大类别模式识别中的训练和分类问题,学习时间很短,识别效果较理想。 相似文献
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基于径向基函数神经网络的特征识别技术研究 总被引:3,自引:0,他引:3
特征表示和识别效率是基于神经网络特征识别技术所面临的基本问题。在研究特征拓扑结构信息的基础上,提出一种应用特征构成面及其邻接边信息构成特征编码的特征表示模型,并在此基础上,提出基于径向基函数神经网络的特征识别方法。最后,应用此方法实现了对典型加工特征的识别。 相似文献
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从增强图象的分类信息角度出发,对人脸图象做频域上的带通滤波预处理,来提高奇异值特征的分类性能。给出了一组圆形滤波函数,并使用遗传算法来选择可分性较大的频段和进行圆形滤波函数的参数估计,设计了染色体的表示方式和适应度的求法。实验证明,做频段选择预处理,奇异值特征的分类效果比处理前有较明显的提高,而做更精确的圆形滤波函数的参数估计,奇异值特征的分类效果比处理前有更明显的提高,计算量则相对较大。这种方法对其它代数特征也适用。 相似文献