计算机应用
計算機應用
계산궤응용
COMPUTER APPLICATION
2012年
8期
2299-2304
,共6页
吴少泓%王云宽%孙涛%李兵
吳少泓%王雲寬%孫濤%李兵
오소홍%왕운관%손도%리병
特征提取%距离映射%相对链码%形状上下文%支持向量机
特徵提取%距離映射%相對鏈碼%形狀上下文%支持嚮量機
특정제취%거리영사%상대련마%형상상하문%지지향량궤
由于自由字体与手写体数字形态的多变性,以往研究中具有较高准确率的算法往往牺牲了快速性,而具有实时性优势的算法却容易引起错误率的上升.针对这个问题,提出一种适用于快速数字识别的特征描述子——距离分布直方图(DDH),并在形状上下文的基础上提出一种既易于实现又具一定鲁棒性的描述子——形状累积直方图(SAH)；然后将上述两个特征与其他改进后的拓扑特征相结合,组成最终的多特征矢量,由于其子矢量是由不同方法提取出的独特的特征,因此具有互补性；与此同时,算法中用三种组合特征训练了三个支持向量机来作分类器,综合它们给出的结果和自信度来给出最后的分类结果.在自建数据集、MNIST和USPS数据集上的实验结果显示,平均正确率最高达到了99.21％,证明了算法的高效性和鲁棒性.
由于自由字體與手寫體數字形態的多變性,以往研究中具有較高準確率的算法往往犧牲瞭快速性,而具有實時性優勢的算法卻容易引起錯誤率的上升.針對這箇問題,提齣一種適用于快速數字識彆的特徵描述子——距離分佈直方圖(DDH),併在形狀上下文的基礎上提齣一種既易于實現又具一定魯棒性的描述子——形狀纍積直方圖(SAH)；然後將上述兩箇特徵與其他改進後的拓撲特徵相結閤,組成最終的多特徵矢量,由于其子矢量是由不同方法提取齣的獨特的特徵,因此具有互補性；與此同時,算法中用三種組閤特徵訓練瞭三箇支持嚮量機來作分類器,綜閤它們給齣的結果和自信度來給齣最後的分類結果.在自建數據集、MNIST和USPS數據集上的實驗結果顯示,平均正確率最高達到瞭99.21％,證明瞭算法的高效性和魯棒性.
유우자유자체여수사체수자형태적다변성,이왕연구중구유교고준학솔적산법왕왕희생료쾌속성,이구유실시성우세적산법각용역인기착오솔적상승.침대저개문제,제출일충괄용우쾌속수자식별적특정묘술자——거리분포직방도(DDH),병재형상상하문적기출상제출일충기역우실현우구일정로봉성적묘술자——형상루적직방도(SAH)；연후장상술량개특정여기타개진후적탁복특정상결합,조성최종적다특정시량,유우기자시량시유불동방법제취출적독특적특정,인차구유호보성；여차동시,산법중용삼충조합특정훈련료삼개지지향량궤래작분류기,종합타문급출적결과화자신도래급출최후적분류결과.재자건수거집、MNIST화USPS수거집상적실험결과현시,평균정학솔최고체도료99.21％,증명료산법적고효성화로봉성.
