首次探索 Chebyshev-Sobolev 级数用于数字笔迹识别

将数字笔迹视为平面曲线提供了一种用于签名验证、记事和数学手写体识别等多种应用的有价值框架。这些平面曲线可作为参数化的近似截断级数对(x(s), y(s))获得，由采样点确定。此前的工作发现，将这些截断级数（多项式）表示为Legendre或Legendre-Sobolev基底具有诸多有益特性，包括紧凑的数据表示、对类似符号在多项式系数向量空间中的有意聚类、该空间中类别的线性可分性，以及对曲线之间变差的高度有效计算。在本工作中，我们首次考察Chebyshev-Sobolev级数用于符号识别。初步结果表明，这种表示方法在某些方面可能优于Legendre-Sobolev表示。