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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
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
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。
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关键要点
- 提出了一种与字符笔画方向和顺序变化无关的特征组合，用于在线手写字符识别。
- 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，训练数据集包含12832个样本，测试数据集包含2821个样本。
- 使用支持向量机（SVM）作为分类器进行性能比较。
- 该特征组合的分类准确率最高达92.9%，显示出更好的字符辨别能力。
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