【摘 要】
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基于隐马尔可夫模型(HMM)的手写字符识别方法是近年来的一个研究热点,针对HMM编码稳定性和建模过程复杂的问题,提出了一种新方法,即采用统计不相关最佳鉴别变换对模式进行特
【机 构】
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南京航空航天大学自动化学院,解放军理工大学工程兵工程学院,德克萨斯大学计算机科学系圣安东尼奥TX78249
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基于隐马尔可夫模型(HMM)的手写字符识别方法是近年来的一个研究热点,针对HMM编码稳定性和建模过程复杂的问题,提出了一种新方法,即采用统计不相关最佳鉴别变换对模式进行特征抽取和降维,获得最佳鉴别特征向量,并在此基础上对各最佳鉴别方向的投影结果进行编码,作为HMM的观测值序列,由于统计不相关最佳鉴别变换保证了变换特征向量集类内散布最小,类间散布最大的条件,使HMM编码的稳定性和模式的可分性得到明显改善,通过对美国国家邮政局USPS手写字库的识别实验证实了该算法的准确性和鲁棒性.
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