[发明专利]一种手写体字符图像特征识别的方法及系统

摘要

本发明公开了手写体字符图像特征识别的方法及系统，在特征学习方面，目标在于紧凑局部软标签类内散度并分离局部软标签类间散度，同时在所有训练数据上进行局部保持特征提取；为了在特征提取和展示方面对于噪声鲁棒，对于噪声鲁棒的1‑范数规则被用于构造样本间的相似度，使得在识别中图像展示的能力可得到显著提升；基于比例的模型可通过一个迭代的方法得到描述矩阵，该描述矩阵具有判别性与局部保持的特点且具有正交特性；样本外图像的归纳通过将测试样本向描述矩阵进行投影，进而将提取的特征输入最近邻分类器进行归类，取对应欧式距离最小值的位置，用于测试图像的类别鉴定，得到最准确的识别结果。

主权项

一种手写体字符图像特征识别的方法，其特征在于，所述方法包括：输入手写体字符图像训练样本和手写体字符图像测试样本；将所述手写体字符图像训练样本输入软半监督判别手写体图像特征学习算法模型中，输出用于特征提取的描述矩阵；其中，所述软半监督判别手写体图像特征学习算法模型利用1‑范数规则构造样本之间的加权相似图，并利用比例模型在紧凑局部软标签类内散度和分离局部软标签类间散度的同时保持所有手写体字符图像训练样本进行局部保持特征提取，通过迭代过程得到描述矩阵；利用所述描述矩阵提取所述手写体字符图像测试样本的特征，生成新测试特征集；将所述新测试特征集利用最近邻分类器进行归类，确定各所述手写体字符图像测试样本对应的欧式距离中最小值的位置，并将所述位置对应的类别作为各所述手写体字符图像测试样本的字符识别结果输出。