基于分数本征特征的手写数字识别

《基于分数本征特征的手写数字识别》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。

1、第35卷第3期电子科技大学学报Vol.35No.32006年6月JournalofUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaJun.2006·通信与信息工程·基于分数本征特征的手写数字识别孟庆宇，刘本永，姚宏达(电子科技大学电子工程学院成都610054)【摘要】特征提取是手写体数字识别研究中的重要问题，有效、稳定的特征是提高识别率和识别精度的关键。该文提出了一种基于分数本征特征和核非线性分类器的手写数字识别方法，首先找到时频平面的一个轴进行分数傅里叶变换，使不同类别样本

2、在这个轴上最大限度地分开，然后用主元分析进行降维，得到比较稳健的低维特征，再将常用分类器用于特征分类，实现对手写数字的识别。对实际数据进行实验，结果表明上述本征特征与核非线性分类器相结合有较高的识别率和训练、分类效率。关键词分数傅里叶变换;主元分析;特征提取;手写数字识别;核非线性分类器中图分类号TN911.7;TP391文献标识码AHandwrittenNumeralRecognitionBasedonFractionalEigenfeaturesMENGQing-yu，LIUBen-yong，YAOHong-da(Sch

3、oolofElectronicEngineering,Univ.ofElec.Sci.&Tech.ofChinaChengdu610054)AbstractFeatureextractionisanimportantpartinhandwrittennumeralrecognition.Efficientandrobustfeatureisakeytoimprovingrecognitionrateandefficiency.ThispaperadoptsfractionalFouriertransformandprinci

4、palcomponentanalysistoextractrobustandcompactfeaturescalledfractionaleigenafeatures.Inclassification,fivekernel-basednonlinearclassifiers,ParzenandrobustParzenclassifiers,radialbasisfunctionclassifier,supportvectorclassifier,andkernel-basednonlinearrepresentorareap

5、pliedandcompared.Experimentalresultsshowtheeffectsandefficiencyoftheproposedalgorithm.KeywordsfractionalFouriertransform;principalcomponentanalysis;featureextraction;handwritingnumeralrecognition;kernel-basednonlinearclassifiers手写数字识别是利用计算机对快速输入的手写数字进行自动识别分类，一直是图像处

6、理、模式识别领[1-5]域的研究热点，在邮政编码数字自动分拣信件系统、统计报表、财务报表、银行票据等方面得到广泛应用。在长期的工作中，研究人员提出了多种识别方法。按使用特征的不同，这些方法大体分为两大类：基于字符统计特征(密度、矩、特征区域)的方法和基于字符结构特征(圈、端点、交叉点、笔画、轮廓)的方法。由于采用了不同性质的模式特征，所以两者各有优势：字符统计特征相对容易获得，并且能很好地描述一类模式的本质特性，在样本统计特性一致性比较好时具有较高的识别率；基于字符结构特征的方法精确地描述了字符的细节特征，对书写结构较规范的

7、字符有较高的识别率，但算法比较复杂。本文提出一种基于分数傅里叶变换(FractionalFourierTransform，FrFT)和主元分析(PrincipalW;S(w)ComponentAnalysis，PCA)的新的基于统计特征提取方法。Sa(ta)1基于FrFT的特征提取α1.1FrFTOt;s(t)FrFT是传统傅里叶变换在分数级次上的推广，与傅里叶变换紧密联系而又具有许多特殊性质，已广泛用于信号过滤、相位恢复、透镜设计等方面。图1分数傅里叶变换和傅里叶变换的关系收稿日期：2005−10−08基金项目：教育部科技

8、研究重点项目(105150)；ATR国防科技重点实验室项目作者简介：孟庆宇(1982−)，男，硕士生，主要从事信号处理与模式识别方面的研究.290电子科技大学学报第35卷在时频平面内傅里叶变换可看作信号表示轴在时频平面旋转(π/2)rad，如图1所示；a阶FrFT则是在时频平面内旋转任意角