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藏文联机手写识别若干算法研究的综述报告.docx

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上传人:niuwk 2024/4/20 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【藏文联机手写识别若干算法研究的综述报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【藏文联机手写识别若干算法研究的综述报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。藏文联机手写识别若干算法研究的综述报告藏文联机手写识别是一项具有挑战性的任务,利用计算机自动识别人们手写的藏文字符,可以为藏区信息技术的普及和发展提供重要的支持。本综述报告将对目前常用的藏文联机手写识别算法进行归纳和总结,希望能为相关领域研究人员提供参考和借鉴。,常用的特征提取算法主要有灰度共生矩阵(GLCM)、灰度共生网格(GLG)、Gabor滤波器、离散小波变换等。其中灰度共生矩阵算法比较常用,其思想是通过计算图像中像素之间灰度的关系,提取图像的纹理特征。GLG算法是将图像划分为一定大小的网格,并计算网格间的灰度共生矩阵,从而得到图像的特征向量。Gabor滤波器是一种可以对图像进行多方向频带分解的算法,可以提取图像的多尺度多方向特征。离散小波变换则是将图像进行多尺度分解,得到图像的低频和高频特征。,需要将所得特征向量输入分类器进行分类。常用的分类算法有支持向量机(SVM)、人工神经网络(ANN)、K近邻算法(KNN)等。SVM是基于结构风险最小化的思想,具有较好的分类效果。ANN模拟人脑神经元的结构和功能,能够处理复杂的模式识别任务。KNN算法则是根据测试样本的特征向量,找到离它最近的k个训练样本,通过对这k个样本的分类结果进行统计,得到测试样本的分类结果。,结合不同算法可以更好地提高识别准确率。常用的结合算法有融合算法和串联算法。融合算法是将不同的分类器得到的结果进行加权平均,得到最终的分类结果,比如投票法、层次聚类法等。串联算法是将不同的特征提取算法和分类算法串联在一起,构成一个完整的识别系统。综上所述,藏文联机手写识别涉及多个步骤,包括特征提取、分类和结合等。不同算法各有优缺点,应根据识别任务的要求选择合适的算法或算法组合。针对藏文联机手写识别的研究还有许多挑战,如手写字体的多样性、噪声干扰等问题,需要继续深入探索和研究。

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