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基于投影归一化的字符特征提取方法
被引量:
10
1
作者
周治紧
李玉鑑
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期197-199,共3页
提出了一种基于投影归一化的字符特征提取方法,该方法首先对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行投影向量和列投影向量,然后通过对行投影向量和列投影向量进行维数和密度的归一化处理生成双投影归一化向量作为特征向量。聚类和识别实...
提出了一种基于投影归一化的字符特征提取方法,该方法首先对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行投影向量和列投影向量,然后通过对行投影向量和列投影向量进行维数和密度的归一化处理生成双投影归一化向量作为特征向量。聚类和识别实验表明双投影归一化向量不仅计算简单,而且对同种字体不同字号的英文字符识别可达到较好的结果。
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关键词
特征提取
行投影向量
列投影向量
归一化
双投影归一化向量
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职称材料
题名
基于投影归一化的字符特征提取方法
被引量:
10
1
作者
周治紧
李玉鑑
机构
北京市多媒体与智能软件技术实验室北京工业大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第2期197-199,共3页
基金
北京市教育委员会科技发展计划面上资助项目(Km200310005013)
文摘
提出了一种基于投影归一化的字符特征提取方法,该方法首先对字符图像进行横向扫描和纵向扫描生成行投影向量和列投影向量,然后通过对行投影向量和列投影向量进行维数和密度的归一化处理生成双投影归一化向量作为特征向量。聚类和识别实验表明双投影归一化向量不仅计算简单,而且对同种字体不同字号的英文字符识别可达到较好的结果。
关键词
特征提取
行投影向量
列投影向量
归一化
双投影归一化向量
Keywords
Feature
extraction
Rowo
projection
vectors
column
projection
vectors
Normalization
Double
projection
normalization
vectors
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于投影归一化的字符特征提取方法
周治紧
李玉鑑
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
10
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