计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2008年
6期
206-209
,共4页
何秀玲%杨扬%陈增照%喻莹%董才林
何秀玲%楊颺%陳增照%喻瑩%董纔林
하수령%양양%진증조%유형%동재림
字体辨别%流形学习%局部线性嵌入(LLE)%参数估计
字體辨彆%流形學習%跼部線性嵌入(LLE)%參數估計
자체변별%류형학습%국부선성감입(LLE)%삼수고계
文字种类识别及字体辨别已成为继印刷体文字识别以后新的国内外研究的热点,关于单字的手写体和印刷体辨别的研究不多,但在表单中却极为常用.对于字体辨别问题,引入流形学习算法局部线性嵌套(LEE),假定数据为存在于嵌入高维空间的一个低维流形.提出了用于单字字体辨别的LLE泛化方法及邻域和内在维数的参数估计方法,基于印刷体／手写体汉字字符及数字的辨别实验表明,其性能优于直接支持向量机(SVM)分类,且经过LLE降维后的数据直接用线性判别分析方法(LDA)分类可以获得与LLE计算后SVM分类相近甚至更高的正确率和更快的分类速度.
文字種類識彆及字體辨彆已成為繼印刷體文字識彆以後新的國內外研究的熱點,關于單字的手寫體和印刷體辨彆的研究不多,但在錶單中卻極為常用.對于字體辨彆問題,引入流形學習算法跼部線性嵌套(LEE),假定數據為存在于嵌入高維空間的一箇低維流形.提齣瞭用于單字字體辨彆的LLE汎化方法及鄰域和內在維數的參數估計方法,基于印刷體／手寫體漢字字符及數字的辨彆實驗錶明,其性能優于直接支持嚮量機(SVM)分類,且經過LLE降維後的數據直接用線性判彆分析方法(LDA)分類可以穫得與LLE計算後SVM分類相近甚至更高的正確率和更快的分類速度.
문자충류식별급자체변별이성위계인쇄체문자식별이후신적국내외연구적열점,관우단자적수사체화인쇄체변별적연구불다,단재표단중각겁위상용.대우자체변별문제,인입류형학습산법국부선성감투(LEE),가정수거위존재우감입고유공간적일개저유류형.제출료용우단자자체변별적LLE범화방법급린역화내재유수적삼수고계방법,기우인쇄체／수사체한자자부급수자적변별실험표명,기성능우우직접지지향량궤(SVM)분류,차경과LLE강유후적수거직접용선성판별분석방법(LDA)분류가이획득여LLE계산후SVM분류상근심지경고적정학솔화경쾌적분류속도.
