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公开(公告)号：CN102184425B
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201110108773.8
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种基于鉴别子空间的增量二次鉴别函数的书写者自适应方法，利用具有特定用户书写风格的增量样本动态更新MQDF识别模型，使更新后的MQDF识别模型能适应特定用户的书写风格，从而达到提高该特定用户的识别率的效果。本发明创新性的将增量学习算法与汉字识别中的MQDF分类算法以及ILDA算法相结合提出了一种ILDAIMQDF算法，并把ILDAIMQDF应用于基于手写汉字识别的书写者自适应领域，解决了手写汉字识别引擎对特定用户识别率不高的问题。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应特定用户的手写风格，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN102184426A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110108782.7
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种使手写汉字识别引擎能动态适应用户书写风格的方法，包括如下步骤：（1）选取用于更新模板及识别引擎的用户增量书写样本；（2）提取增量书写样本的汉字特征，并根据原始LDA模型对该汉字特征进行LDA变换；（3）采用增量书写样本动态更新每个类别的均值向量；（4）采用增量书写样本动态更新每个类别的协方差矩阵；（5）采用增量书写样本更新改进的二次判决函数分类器。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应用户的手写风格，提高识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102184426B
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201110108782.7
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种使手写汉字识别引擎能动态适应用户书写风格的方法，包括如下步骤：（1）、选取用于更新模板及识别引擎的用户增量书写样本；（2）、提取增量书写样本的汉字特征，并根据原始LDA模型对该汉字特征进行LDA变换；（3）、采用增量书写样本动态更新每个类别的均值向量；（4）、采用增量书写样本动态更新每个类别的协方差矩阵；（5）、采用增量书写样本更新改进的二次判决函数分类器。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应用户的手写风格，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN102184424B
公开(公告)日：2013-07-10
申请号：CN201110108770.4
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种基于加权鉴别子空间的增量二次鉴别函数的自适应方法，其利用具有特定用户书写风格的增量样本动态更新二次鉴别函数（MQDF）识别模型，使更新后的MQDF识别模型能适应特定用户的书写风格，从而达到提高该特定用户的识别率的效果。本发明创新性的将一种加权的增量学习机制与汉字识别中的MQDF分类算法以及ILDA算法相结合提出了一种基于加权鉴别子空间的增量二次鉴别函数（WILDAIMQDF）算法，并把WILDAIMQDF应用于基于手写汉字识别的书写者自适应领域，解决了手写汉字识别引擎对特定用户识别率不高的问题。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应特定用户的手写风格，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN102298704A
公开(公告)日：2011-12-28
申请号：CN201110108775.7
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于加权增量二次鉴别函数（WIMQDF）的书写者自适应方法，利用具有特定用户书写风格的增量样本动态更新二次鉴别函数（MQDF）识别模型，使更新后的MQDF识别模型能适应特定用户的书写风格，从而达到提高该特定用户识别率的效果。本发明创新性的将一种加权的增量学习机制与汉字识别中的MQDF分类算法结合在一起提出了一种加权增量二次鉴别函数（WIMQDF）算法，并把WIMQDF应用于基于手写汉字识别的书写者自适应领域，解决了手写汉字识别引擎对特定用户识别率不高的问题。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应特定用户的手写风格，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN102184425A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110108773.8
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种基于鉴别子空间的增量二次鉴别函数的书写者自适应方法，利用具有特定用户书写风格的增量样本动态更新MQDF识别模型，使更新后的MQDF识别模型能适应特定用户的书写风格，从而达到提高该特定用户的识别率的效果。本发明创新性的将增量学习算法与汉字识别中的MQDF分类算法以及ILDA算法相结合提出了一种ILDAIMQDF算法，并把ILDAIMQDF应用于基于手写汉字识别的书写者自适应领域，解决了手写汉字识别引擎对特定用户识别率不高的问题。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应特定用户的手写风格，提高识别准确度。
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公开(公告)号：CN102184424A
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201110108770.4
申请日：2011-04-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06K9/68
Abstract: 本发明提供一种基于加权鉴别子空间的增量二次鉴别函数的自适应方法，其利用具有特定用户书写风格的增量样本动态更新二次鉴别函数（MQDF）识别模型，使更新后的MQDF识别模型能适应特定用户的书写风格，从而达到提高该特定用户的识别率的效果。本发明创新性的将一种加权的增量学习机制与汉字识别中的MQDF分类算法以及ILDA算法相结合提出了一种基于加权鉴别子空间的增量二次鉴别函数（WILDAIMQDF）算法，并把WILDAIMQDF应用于基于手写汉字识别的书写者自适应领域，解决了手写汉字识别引擎对特定用户识别率不高的问题。利用本发明提供的方法，手写汉字识别引擎能自适应特定用户的手写风格，提高识别准确度。
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