江苏大学学报（自然科学版）
江囌大學學報（自然科學版）
강소대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF JIANGSU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2005年
6期
517-520
,共4页
孙权森%程显毅%张长温%夏德深
孫權森%程顯毅%張長溫%夏德深
손권삼%정현의%장장온%하덕심
手写体字符识别%偏最小二乘回归%特征抽取%特征融合
手寫體字符識彆%偏最小二乘迴歸%特徵抽取%特徵融閤
수사체자부식별%편최소이승회귀%특정추취%특정융합
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.
研究模式識彆的覈心問題--特徵抽取.基于偏最小二乘(Partial Least Squares,簡稱PLS)迴歸和特徵融閤的思想,提齣瞭一種組閤特徵抽取的新方法併將之用于手寫體字符識彆中.在PLS建模階段,為瞭提高PLS成分(特徵)的抽取速度,提齣瞭一種非迭代PLS算法.在特徵融閤階段,用所抽取的PLS成分特徵組成模式的相關特徵矩陣,併依此相關特徵矩陣進行分類.在ConcordiaUniversity CENPARMI手寫體阿拉伯數字數據庫上的試驗結果證實瞭該方法的有效性和魯棒性,其分類結果優于基于單一特徵的FSLDA方法的分類結果.另外,與已有的迭代PLS算法相比,所提齣的非迭代PLS算法的複雜度和特徵抽取的速度均佔有優勢.
연구모식식별적핵심문제--특정추취.기우편최소이승(Partial Least Squares,간칭PLS)회귀화특정융합적사상,제출료일충조합특정추취적신방법병장지용우수사체자부식별중.재PLS건모계단,위료제고PLS성분(특정)적추취속도,제출료일충비질대PLS산법.재특정융합계단,용소추취적PLS성분특정조성모식적상관특정구진,병의차상관특정구진진행분류.재ConcordiaUniversity CENPARMI수사체아랍백수자수거고상적시험결과증실료해방법적유효성화로봉성,기분류결과우우기우단일특정적FSLDA방법적분류결과.령외,여이유적질대PLS산법상비,소제출적비질대PLS산법적복잡도화특정추취적속도균점유우세.
