一种手写天城文字符识别的新方法
计算机视觉与模式识别
2010-07-01 v1
摘要
本文描述了一种手写天城文字符的识别方法。在此方法中，特征向量由以下部分组成：不同区域中累积的方向梯度变化、字符的交点数量、字符中主干的类型以及字符中顶线的类型。使用一个带有共轭梯度训练的多层感知器对这些特征向量进行分类。该方法应用于一个包含1000个样本字符的数据库，识别率达到88.12%。
引用
@article{arxiv.1006.5924,
title = {A novel approach for handwritten Devnagari character recognition},
author = {Sandhya Arora and Latesh Malik and Debotosh Bhattacharjee and Mita Nasipuri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1006.5924},
year = {2010}
}