基于PCA学习子空间算法的有限汉字识别

被引：11

作者：

蒋伟峰

刘济林

机构：

[1] 浙江大学信电系!杭州

来源：

中国图象图形学报 | 2001年 / 02期

关键词：

灰度图象的OCR识别; PCA学习子空间算法; 字符特征信息;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.4 [模式识别与装置];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

采用 PCA学习子空间方法来进行灰度图象上字符的识别 ,不仅克服了传统的基于二值化字符特征提取和识别所带来的主要困难 ,还尽量多地保存了字符特征 .该算法在 PCA子空间的基础上 ,通过反馈监督学习的方法使子空间作旋转调整 ,从而获得了更好的分类效果 .特别当字符类别数不是很大时 ,子空间的训练时间也将在可接受的范围之内 .应用效果也表明 ,采用 PCA学习子空间算法对车牌汉字这一有限汉字集进行识别 ,取得了较好的效果 ,实用价值较高

引用

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