CAJ | 학술논문

针对手形特征识别中,由于特征间高相关性产生冗余而降低识别性能的问题,提出利用信息增益和相关系数分别对特征的分类区分度和相关性进行评价,并经过综合分析对手形特征进行优化选择.该方法能够保留分类中起关键作用的特征,并同时去除高相关性的冗余特征量.为了证明该方法的有效性和准确性,采用浮动搜索的方法,以识别率为评价函数确定特征优化组合.实验结果表明,优化后6个特征组成向量的识别率达到96.24％,比全部9个特征组成的特征向量提高了0.43％,同时由于特征数目的减少也降低了运算时间.该方法可以避免常用的搜索性选择方法的复杂性,并有效去除手形识别中低区分度和高冗余的特征,有利于简化算法并与其他特征进行融合使用.
침대수형특정식별중,유우특정간고상관성산생용여이강저식별성능적문제,제출이용신식증익화상관계수분별대특정적분류구분도화상관성진행평개,병경과종합분석대수형특정진행우화선택.해방법능구보류분류중기관건작용적특정,병동시거제고상관성적용여특정량.위료증명해방법적유효성화준학성,채용부동수색적방법,이식별솔위평개함수학정특정우화조합.실험결과표명,우화후6개특정조성향량적식별솔체도96.24％,비전부9개특정조성적특정향량제고료0.43％,동시유우특정수목적감소야강저료운산시간.해방법가이피면상용적수색성선택방법적복잡성,병유효거제수형식별중저구분도화고용여적특정,유리우간화산법병여기타특정진행융합사용.