统计特征在联机手写汉字识别粗分类中的应用

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摘要以统计模式识别的理论为指导，在联机识别手定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类别数的测式，正确分类率达到９６％，平均粗分类时间为每字０．０３秒，平均匹配字数为６２３字，取得了较为满意的粗分类结果。

作者郭志杜安王志丹

机构地区哈尔滨电子技术研究所大连民族学院

出处《黑龙江电子技术》 1999年第3期30-31,共2页

关键词联机手写汉字识别统计特征归一化聚类

分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]

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