特征比在字符识别中的应用

1、特征比在字符识别中的应用2011年5月1提纲特征比特征数及其他一些定义论文中的方法原先方法的问题新的想法2特征比定义定义 取 是两个不重合的点，令 是直线(u,v)上的点，令 。我们称 为 关于基点 的特征比。3特征数定义45DTW算法Dynamic Time Warping(动态时间弯折)DTW算法用来寻找到一定限制条件下两个序列在时间维度下的最佳匹配，DTW算法在连续性上要求不高，且DTW算法是一种专门用来匹配存在缺失信息的线性序列，只要存在有足够长的可以匹配的数据段。 简单来说,就是比较两个向量。6把测试序列1-N在横轴上标出，把模板序列1-M在纵轴上标出，索引坐标画出一些纵横线即可形成

2、一个网络，每一个交叉点表示测试和模板某一帧的距离。DTW寻找一条通过此网络中若干格点的路径在这条路径上积累的距离最小，因此所选的路径必定是从左下角出发，在右上角结束。7思路：用特征比代替交比PAMI2010：755 - 762 8凸包和特征点取样求每个字符的凸包，在凸包圈起来的边界上均匀取样。边缘点凸包边界边界上均匀采样9特征比谱和DTW比较每个采样点作为起始点从该点右边绕逆时针方向顺次与其他所有点相交,每次相交的点生成一个特征比值,绕完之后生成该采样点的特征比谱(即一系列特征比值)。10两个字符的特征比谱如果交点数小于3，特征比值为011特征比谱分析在开始和结束处对应的和点处的值差别较大。在

3、两幅图的地方有两处峰值。12特征比谱分析变换后的字符在边界上会有很多锯齿。13特征比谱分析14DTW比较特征比谱时间复杂度：1516比较结果2.523261e+003 2.114727e+003 2.134795e+003 2.278342e+003 2.321991e+003 2.577817e+003 2.528652e+003 2.092625e+003 2.557429e+003 2.591023e+003 1.489933e+003 2.390456e+003 2.414746e+003 2.294285e+003 2.509551e+003 2.444150e+003 2.5917

4、18e+003 2.443208e+003 2.594867e+003 2.534574e+003 2.441803e+003 2.876135e+003 2.326074e+003 2.339165e+003 2.736466e+003 2.236320e+003 2.370355e+003 2.437058e+003 2.256062e+003 2.332457e+003 2.391243e+003 2.764070e+003 2.538355e+003 2.578665e+003 2.496967e+003 2.225024e+003 2.816307e+003 2.269641e+00

5、3 2.480477e+003 2.468885e+003 2.397761e+003 2.405055e+003 2.519104e+003 2.463549e+003 2.888871e+003 2.475948e+003 2.516631e+003 2.667234e+003 2.587088e+003 2.371213e+003 2.656507e+003 2.413387e+003 2.093754e+003 2.267447e+003 2.223951e+003 2.457898e+003 2.432138e+003 2.793640e+003 2.384099e+003 2.519730e+003 2.467812e+003 2.349211e+00317出现的问题从一个起始点（角点）引出一条射线，从左至右，绕逆时针方向旋转与字符相交，每次向逆时针方向旋转一度，最终生成特征比谱，这样的问题是由于射影变换，字符有的部分拉伸有的部分缩小，仍然然后每