[發明專利]一種基于距離優化降維的手寫字體識別系統

有效

• 申請號: 201610048955.3
• 申請日: 2016-01-25
• 公開（公告）號: CN105740784B
• 公開（公告）日: 2019-01-08
• 發明（設計）人: 康琦;張華巍;曹貽社;郝進偉;曲毅
• 申請（專利權）人: 毅康科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 北京中濟緯天專利代理有限公司 11429
• 代理人: 馬國冉

1.一種基于距離優化降維的手寫字體識別系統，其特征在于，包括手寫字體庫、手寫字體識別平臺、手寫字體輸出模塊，所述手寫字體識別平臺包括：查找模塊、重建模塊、嵌入模塊；

所述查找模塊用于確定每個樣本點的個近鄰點；

所述確定每個樣本點的個近鄰點包括：

第一步驟：計算低維度距離矩陣的距離元素：

所述x_i為第一樣本點，所述第一樣本點為樣本矩陣中任一樣本點；

所述x_j為第二樣本點，所述第二樣本點為樣本矩陣中除第一樣本點外另一樣本點；

所述M(i)為M(第j)一樣本點與樣本庫其余樣本點之間距離的平均值；

所述M(j)為第二樣本點與樣本庫其余樣本點之間距離的平均值；

所述為第一樣本點和第二樣本點之間的距離；

第二步驟：根據距離元素確定樣本點相應的K個近鄰點，所述K為預設定值；

所述重建模塊用于根據每個樣本點的近鄰點計算出該樣本點的局部重建權值矩陣；

計算出該樣本點的局部重建權值矩陣包括：

第三步驟：建立局部協方差矩陣：

Z_jm＝(x_i-x_ij)^T(x_i-x_im)

所述Z_jm為樣本點x_i的局部協方差矩陣；

所述x_ij為樣本點x_i的K個近鄰點；

第四步驟：判斷近鄰點數是否大于樣本維度，若近鄰點數大于樣本維度，則采取正則化局部協方差矩陣：

Zjm＝Zjm+rI

所述r是正則化參數；

所述I為一個n×n單位矩陣；

若近鄰點數小于樣本維度，則建立重建權值矩陣：

所述W_ij＝[W_i1，W_i2……W_ik]^T為樣本點x_i的局部重建權值；

每個數據點只通過它的近鄰點來構造，當某個數據點不屬于所重構數據點的近鄰點時，相應的W_ij＝0；

權值矩陣每行元素之和等于1，即

所述嵌入模塊用于利用權值矩陣尋找樣本集的低維嵌入；

所述利用權值矩陣尋找樣本集的低維嵌入包括：

第五步驟：分解重建權值矩陣：

M＝(I-W)^T(I-W)

降維后的數據應滿足：

所述y_ij為第K個鄰近點；

第六步驟：構造誤差函數：

2.根據權利要求1所述的一種基于距離優化降維的手寫字體識別系統，其特征在于，所述手寫字體庫包括以一維矩陣存儲的28×28的灰度圖像存儲的0～9手寫字體。