[发明专利]一种基于无监督学习的手写体图像识别方法及系统在审
| 申请号： | 202011038830.5 | 申请日： | 2020-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN112183335A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 梁循;张树森;薛扬;付虹蛟 | 申请（专利权）人： | 中国人民大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N20/00;G06T5/50;G06T7/11;G06T7/136 |
| 代理公司： | 北京纪凯知识产权代理有限公司 11245 | 代理人： | 赵悦 |
| 地址： | 100872 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明属于图像识别技术领域，涉及一种基于无监督学习的手写体图像识别方法及系统，包括以下步骤：S1对图像进行预处理，获得图像的二值化矩阵；S2将二值化矩阵在水平、垂直和倾斜方向进行特征值提取，并获得水平、垂直和倾斜方向的特征向量；S3将水平、垂直和倾斜方向的特征向量融合成一个特征向量；S4利用机器学习模型对经过融合后的特征向量进行训练，得到图像分类模型；S5将待测手写体图像输入图像分类模型，获得识别结果。其充分考虑到了手写体文字的基本特征，即横竖撇捺四个方向的笔画，有助于更好读取手写体文字的内容，为其他垂直领域的图像特征构建提供可借鉴的思路。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 手写体 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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