一种基于流形学习的手写体数字识别

杨晓敏; 吴炜; 何小海; 陈默; 薛磊

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一种基于流形学习的手写体数字识别

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针对手写字符识别中由于书写习惯和风格不同造成字符模式不稳定的问题,提出了一种基于流形学习的手写体数字识别方法。算法首先利用局部线性嵌入(LLE)对手写体数字图像进行字符特征的降维,然后再对降维后的特征进行分类识别。通过对MINST库中手写体数字数据库上的实验结果表明,利用LLE降维后的特征能够有效地区分字符,识别率达到91.7%,并能够发现高维空间的低维嵌入流形。

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来源
《光电子．激光》 |2007年第12期|1478-1481|共4页
作者
杨晓敏; 吴炜; 何小海; 陈默; 薛磊;
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作者单位

四川大学电子信息学院图像信息研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
流形学习; 模式识别; 局部线性嵌入(LLE); 手写字符识别; 非线性降维;

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