基于凸包特征集的孟加拉语手写基本字符与数字识别
计算机视觉与模式识别
2014-10-03 v1
摘要
在处理形状和大小各异的手写字符模式识别问题时，选择合适的特征集对于实现高识别性能至关重要。本研究旨在评估基于凸包的特征集（即针对模式的凸包不同凸属性计算出的共 125 个特征）在有效识别孤立手写孟加拉语基本字符和数字方面的性能。通过对包含 10000 个样本的数据库进行实验，观察到手写孟加拉语字符的最高识别率为 76.86%。而在包含 12000 个样本的数据库上，孟加拉语数字的最高成功率达到了 99.45%。当前工作验证了一种新型特征集在识别手写孟加拉语基本字符和数字方面的有效性。
引用
@article{arxiv.1410.0478,
title = {Recognition of Handwritten Bangla Basic Characters and Digits using Convex Hull based Feature Set},
author = {Nibaran Das and Sandip Pramanik and Subhadip Basu and Punam Kumar Saha and Ram Sarkar and Mahantapas Kundu and Mita Nasipuri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1410.0478},
year = {2014}
}