一种基于PCA的多模板字符识别

被引：5

作者：

罗鑫

吴炜

杨晓敏

何小海

盛曦

机构：

[1] 四川大学电子信息学院图像信息研究所

来源：

电子测量技术 | 2007年 / 01期

关键词：

鲁棒性; PCA; K-均值; 多模板;

D O I：

10.19651/j.cnki.emt.2007.01.046

中图分类号：

TP391.43 [];

学科分类号：

0811 ; 081101 ; 081104 ; 1405 ;

摘要：

本文提出了一种基于主元分析法(PCA)的多模板字符识别算法。为了进一步提高数字和英文字符识别的鲁棒性,本文首先利用PCA算法把提取到的字符特征降维,再采用K-均值算法把每类字符聚类为多类,使同一类字符有多个模板,最后采用欧式距离实现多模板的匹配。本文将该算法用于巴西车牌字符识别,实验表明,该算法能有效地提高多字体字符的识别正确率,具有较高的实用价值。

引用

页码：138 / 141

页数：4

共 7 条

[1]

现代模式识别.[M].孙即祥等编著;.国防科技大学出版社.2002,

[2] 基于MQDF的英文OCR多模板分类器 [J].