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1. 基于脊波变换的金融汉字不变性特征提取方法
喻莹 董才林
计算机应用    2011, 31 (12): 3403-3406.  
摘要898)      PDF (611KB)(483)    收藏
为了满足对多方向选择性的要求,提出一种基于脊波变换的手写体金融汉字的不变性特征提取方法。该方法首先利用Radon变换将原始图像的旋转转换成Radon域的环形移位,再利用傅里叶变换振幅具有平移不变性的特点,在Radon域应用一维傅里叶变换,得到的振幅矩阵具有旋转不变性,它对旋转不变特征提取是非常理想的;然后沿振幅矩阵行的方向执行一维多分辨小波变换,使得从频域适当的子带提取特征成为可能;从Ridgelet子带中提取均值、标准差和能量组成特征向量。通过实验的验证,该方法可以满足表单自动处理系统应用对手写体金融汉字识别的要求。
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2. 基于核聚类的SVM多类分类方法
陈增照 杨扬 何秀玲 喻莹 董才林
计算机应用   
摘要2357)      PDF (600KB)(865)    收藏
对支持向量机的多类分类问题进行研究,提出了一种基于核聚类的多类分类方法。利用核聚类方法将原始样本特征映射到高维特征进行聚类分组,对每一组使用一个支持向量机二值分类器进行分类,并用这些二值分类器组成决策树的节点,构成了一个决策分类树。给出决策树的生成算法,提出了利用交叠系数来控制交叠,从而克服错分积累,提高分类准确率。实验结果表明,采用该方法,手写体汉字识别速度和正确率都达到了实用的要求。
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