用于印地语在线手写字符识别的点、方向和方向动态特征的直方图
原文中文,约500字,阅读约需1分钟。发表于: 。提出了一种与字符笔画方向和顺序变化无关的一组特征,用于在线手写字符识别。通过一种方法,将特征如点的坐标、点处笔画的方向以及点处笔画方向的动态在坐标值方面进行空间映射,并在空间图中的不同区域计算这些特征的直方图。通过训练分类器进行字符识别的其他研究中使用的各种特征,如时空特征、离散傅里叶变换、离散余弦变换、离散小波变换、空间特征和梯度方向直方图都被考虑。选择支持向量机(SVM)作为分类性能比较...
本文提出了一种用于在线手写字符识别的特征组合,通过空间映射和直方图计算,将点的坐标、笔画方向和动态等特征应用于分类器训练。使用96种印地文字符的在线手写样本进行训练和测试,结果显示该特征组合的分类准确率最高达92.9%。因此,该特征组合具有更好的字符辨别能力。