【摘 要】
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针对经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构作出精确分辨的特点,提出了一种基于小波变换和EMD的手写体数字字符特征表示方法.首先对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得
【机 构】
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华南理工大学电子商务系,武汉科技大学信息与计算科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(10826053,60825306);国家自然科学基金重点项目(U0735004);广东省自然科学基金重点项目(07118074);华南理工大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2009ZM0081,2009ZZ0071,2009ZM0198)
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针对经验模态分解(EMD)能有效地对信号结构作出精确分辨的特点,提出了一种基于小波变换和EMD的手写体数字字符特征表示方法.首先对原始数字字符进行G小波变换极大模预处理,得到能反应字符特征信息的光滑轮廓;然后对规范轮廓曲率序列作EMD分解,以获取浓缩曲率特征的主要信息;最后对此曲率特征数据进行聚类和识别.实验结果表明,与经典的字符特征提取算法相比,文中方法具有更好的聚类效果,提高了分类器的分类设计能力.
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