基于PCA学习子空间算法的有限汉字识别

基于PCA学习子空间算法的有限汉字识别
蒋伟峰;刘济林
【期刊名称】《中国图象图形学报》
【年(卷),期】2001(006)002
【摘要】采用PCA学习子空间方法来进行灰度图象上字符的识别，不仅克服了传统的基于二值化字符特征提取和识别所带来的主要困难，还尽量多地保存了字符特征.该算法在PCA子空间的基础上，通过反馈监督学习的方法使子空间作旋转调整，从而获得了更好的分类效果.特别当字符类别数不是很大时，子空间的训练时间也
将在可接受的范围之内.应用效果也表明，采用PCA学习子空间算法对车牌汉字这一有限汉字集进行识别，取得了较好的效果，实用价值较高.
【总页数】5页(P186-190)
【作者】蒋伟峰;刘济林
【作者单位】浙江大学信电系,;浙江大学信电系,
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.43
【相关文献】
1.一种基于自适应子空间跟踪与Jacobi算法的时变信道有限反馈预编码方法 [J], 李汀;杨绿溪
2.基于极限学习机与子空间追踪的人脸识别算法 [J], 张建明;刘阳春;吴宏林
3.二维PCA非参数子空间分析的人脸识别算法 [J], 王美;梁久祯
4.基于改进型CLAFIC学习子空间算法的有限汉字集识别 [J], 蒋伟峰;刘济林;刘艺
5.基于子空间集成的多示例学习算法 [J], 陈涛
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