包含高阶统计量的手写汉字分类尺度

任俊玲; 郭军

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包含高阶统计量的手写汉字分类尺度

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在实际应用系统中,由于得到的信号往往不服从高斯分布,因而基于高阶统计量的信号处理方法越来越受到重视和应用.对于手写文字特征而言,它的分散特性很难用高斯分布描述,因而本文提出了一种通过高阶统计量来描述文字分散特性的方法,文中给出了三种不同形式的高阶统计量,并且通过在脱机手写汉字数据库HCL2004[1]上进行实验,比较了基于这三种方法的模板匹配汉字识别系统的性能,同时也证实了该方法的有效性.

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来源
《电子学报》 |2005年第10期|1876-1878|共3页
作者
任俊玲; 郭军;
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作者单位

北京信息科技大学计算机信息系统系,北京,100101;

北京邮电大学信息工程学院,北京,100876;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TN391;
关键词
汉字识别; 高阶统计量; 模板匹配; 距离测度;

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