基于区域加权游程特征的天城文离线手写数字识别
计算机视觉与模式识别
2018-07-02 v1
摘要
过去几十年中，手写罗马字符与数字的识别已被广泛研究，其精度达到令人满意的状态。但在谈及印度最流行文字之一的天城文时，则不能如是说。本文提出了一种高效的天城文手写数字识别系统。该系统使用新颖的 196 维掩模定向（MOD）特征进行识别。该方法在 6000 个手写数字样本上使用五种常规分类器进行测试。在应用 3 折交叉验证方案下，所提系统使用支持向量机（SVM）分类器取得了 95.02% 的最高识别准确率。
引用
@article{arxiv.1806.11517,
title = {Recognition of Offline Handwritten Devanagari Numerals using Regional Weighted Run Length Features},
author = {Pawan Kumar Singh and Supratim Das and Ram Sarkar and Mita Nasipuri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.11517},
year = {2018}
}
备注
6 pages