典型文献
改进的HOG和SVM的硬笔汉字分类算法
文献摘要：
针对目前HOG提取汉字特征时存在维度过大、特征边缘化的问题,结合汉字网格技术提出一种基于网格的分层HOG特征提取算法.以特征块无重叠的方式提取一层HOG特征,提取底层均匀块的梯度特征,融合两层特征.该算法可有效提取汉字轮廓特征,降低特征维度.在此基础上,提出较为完善的中小学硬笔汉字分类评价框架流程,结合线性PCA降维,采用SVM分类器,实现硬笔汉字的三级分类.通过多个汉字结构的分类实验,验证了该算法的准确性和有效性.
文献关键词：
硬笔汉字;HOG特征;主成分分析;SVM分类器;汉字评价;评价框架
中图分类号：
作者姓名：
肖爱迪;骆力明;刘杰
作者机构：
首都师范大学 信息工程学院,北京 100048
文献出处：
引用格式：
[1]肖爱迪;骆力明;刘杰-.改进的HOG和SVM的硬笔汉字分类算法)[J].计算机工程与设计,2022(08):2236-2243
A类：
硬笔汉字
B类：
HOG,分类算法,汉字特征,边缘化,特征提取算法,梯度特征,两层,有效提取,轮廓特征,分类评价,评价框架,框架流程,分类器,三级分类,汉字结构,汉字评价
AB值：
0.31628
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