[发明专利]一种基于局部协作表示分类的手写汉字识别方法

摘要

本发明提供一种基于局部协作表示分类的手写汉字识别方法，包含步骤：S1、选取手写汉字库，提取所述手写汉字库中所有手写汉字的特征向量并分类，建立特征向量集A；提取待识别手写汉字的特征向量y；S2、在每类特征向量中找出与y最相似的一个特征向量，建立字典D₁；S3、求解y在D₁中的协作稀疏表示向量通过求取y对D₁的第一重构残差；根据所述第一重构残差选取特征向量集A中的N类特征向量建立字典D₂；S4、求解y在D₂中的协作稀疏表示向量通过求取y对D₂的第二重构残差，根据所述第二重构残差判断y对应于A中特征向量类别，实现识别手写汉字。本发明缩小了识别手写汉字时所用字典的规模，在减少算法时间复杂度的同时也提高了识别精度。

主权项

1.一种基于局部协作表示分类的手写汉字识别方法，其特征在于，包含步骤：S1、选取手写汉字库，提取所述手写汉字库中所有手写汉字的特征向量并分类，建立特征向量集A＝[A_i]_i∈[1,k]；A_i为A中的第i类特征向量，m为A_i中每个特征向量的维数，n_i为A_i中特征向量的个数，k为从手写汉字库中提取的特征向量类别总数；提取待识别手写汉字的特征向量y，其中y∈R^m；S2、在每类特征向量中找出与y最相似的一个特征向量，构造字典D₁；S3、基于L₂范数求解y在D₁中的协作稀疏表示向量通过求取y对D₁的第一重构残差；根据所述第一重构残差选取特征向量集A中的N类特征向量构造字典D₂，D₂也即为A中与y最相似的N类特征向量；S4、基于L₂范数求解y在D₂中的协作稀疏表示向量k′为所述N类特征向量中包含的特征向量总数；通过求取y对D₂的第二重构残差；根据所述第二重构残差判断y对应于A中特征向量类别，实现识别手写汉字。