论文研究基于主曲线算法的手写字符特征分析与提取.pdf

模式特征的提取与选择是提高手写体字符识别率的关键因素。主曲线是主成分分析的非线性推广，它是通过数据分布“中间”并满足“自相合”的光滑曲线，能够很好地描述数据分布的结构特征。利用软K段主曲线算法提取训练数据的特征，在分析手写体字符结构特点的基础上，选出手写体字符识别所使用的粗分类与细分类特征，利用这些分类特征对手写字符进行识别。该方法在CEDAR手写体数字和字符数据库上的实验表明：选取的分类特征能够有效区分相似的手写体字符，提高手写字符的识别率，为脱机手写字符识别研究提供了一种新的方法。