一种三维空间手写数字的融合识别方法

曹磊

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一种三维空间手写数字的融合识别方法

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在三维空间手写数字识别研究中，特征的选取和融合直接决定最终的识别率．空间手写数字特征一般包括时域特征和频域特征两大类，时域特征又包括加速度相关特征、旋转特征及短时能量特征；频域特征又包括DCT变换特征及FFT变换特征．针对这一特点，文章提出一种融合多种特征的识别方法．首先，对三维空间手写识别的各种子特征进行提取；然后选取最能反映字符特点的两种子特征进行融合并对融合后的特征向量进行降维处理；最后进入分类器进行识别．实验结果表明，本方法相比采用单一特征进行识别时，其识别率有显著提升．

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来源
《淮北师范大学学报：自然科学版》 |2013年第4期|P.56-60|共5页
作者
曹磊;
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作者单位

淮北师范大学计算机科学与技术学院,安徽淮北235000;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
特征融合; 旋转特征; DCT变换特征; 三维空间手写识别; 支持向量机;

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