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统计特征在联机手写汉字识别粗分类中的应用

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该文以统计模式识别的理论为指导，为联机识别手写汉字的粗分类过程中，提出直接对联机笔迹坐标序列操作，进行数据的处理，然后提取笔划的统计特征作为粗分类的依据，用Ｋ均值聚类方法进行聚类，生成分类树。通过对１００套３７５５样本５０类别数的测试，正确分类率达到９６℅，平均粗分类时间为每字０．０３ｓ，平均匹配字数为６２３字，取得了较为满意的粗分类结果。

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来源
《第五届中国人工智能联合学术会议》|1998年|264-266|共3页
会议地点西安
作者
张晶; 刘家峰; 唐降龙;
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作者单位

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类自动化系统理论;
关键词
联机手写汉字识别; 统计特征; 归一化; 笔划密度特征; 聚类;

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