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在线签名识别：一种生物灵感的特征向量分割方法
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种用于在线手写字符识别的特征组合，不受字符笔画方向和顺序变化的影响。通过空间映射和直方图计算，该特征组合在分类器训练和测试中表现出较高的准确率。
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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，提取特征如点的坐标和笔画方向。
- 考虑了多种特征，如时空特征、傅里叶变换、余弦变换、小波变换、空间特征和梯度方向直方图。
- 选择支持向量机（SVM）作为分类器进行性能比较。
- 字符数据集包含96种印地文字符的在线手写样本，训练和测试数据集分别为12832和2821个样本。
- SVM分类器在测试中以92.9%的准确率表现出更好的字符辨别能力。
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