【摘 要】
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线性判决分析(Linear Discriminate Analysis,LDA)作为一种有效的特征选择工具已经被广泛地运用在汉字识别当中。本文在传统LDA方法基础上,提出了一种新颖的候选字静态生成技
【基金项目】
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教育部新世纪优秀人才基金(编号:NCET-05-0736);微软亚洲研究院高校合作基金(No.OPP-2006-RESEARCH-10)的资助
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线性判决分析(Linear Discriminate Analysis,LDA)作为一种有效的特征选择工具已经被广泛地运用在汉字识别当中。本文在传统LDA方法基础上,提出了一种新颖的候选字静态生成技术,从而克服了LDA训练时间长、计算量大的缺陷,实现了一种基于两级LDA的大类别手写汉字分类方法。实验表明,使用两级LDA分类方法与单纯使用最小距离分类器和使用了一级LDA的分类方法比较,误识别率分别大幅降低了60%和35%。
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