[发明专利]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有效
申请号: | 201110108770.4 | 申请日: | 2011-04-28 |
公开(公告)号: | CN102184424A | 公开(公告)日: | 2011-09-14 |
发明(设计)人: | 金连文;刘岗;丁凯 | 申请(专利权)人: | 华南理工大学 |
主分类号: | G06K9/68 | 分类号: | G06K9/68 |
代理公司: | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人: | 何淑珍 |
地址: | 510640 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | 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。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 加权 鉴别 空间 增量 二次 函数 自适应 方法 | ||
【主权项】:
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,其特征在于包括如下步骤:(1)、选取用户的增量样本,用于更新模板及识别引擎;(2)、对增量样本进行特征提取,并利用增量线性鉴别分析方法对原始的线性鉴别分析模型进行更新,以生成新的线性鉴别分析模型;(3)、利用增量样本并结合加权的增量二次鉴别函数算法,动态更新每个类别在新的线性鉴别分析特征空间中基于加权的均值向量和协方差矩阵; (4)、采用更新后的新的线性鉴别分析特征空间中基于加权的每个类的均值向量和协方差矩阵,更新改进的二次鉴别函数分类器。
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