基于PLS的非迭代特征抽取手写体字符识别算法

"一种新的手写体字符识别算法 (2005年)，该算法结合了偏最小二乘（Partial Least Squares, PLS）回归和特征融合的概念，旨在提高手写体字符识别的效率和准确性。研究者提出了非迭代PLS算法来加速特征抽取过程，并通过相关特征矩阵进行分类，实验结果显示这种方法在Concordia University CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库上具有较好的效果，优于基于单一特征的识别方法。此外，提出的非迭代PLS算法在计算复杂度和特征抽取速度方面优于已有的迭代PLS算法。关键词包括手写体字符识别、偏最小二乘回归、特征抽取和特征融合。" 这篇论文详细探讨了模式识别中的关键步骤——特征抽取，特别是在手写体字符识别领域。作者提出了一种创新的组合特征抽取方法，利用偏最小二乘（PLS）回归的理论基础，设计了一种非迭代的PLS算法，旨在提高特征抽取的速度。PLS是一种统计分析方法，常用于找出变量之间的线性关系，以降低数据的维度并提取最有用的信息。 在传统的PLS算法中，特征抽取通常涉及迭代过程，这可能会导致计算时间和复杂度增加。为了克服这个问题，该研究引入了一种非迭代的PLS算法，它能够更快地完成特征抽取，减少了计算资源的需求。 在特征融合阶段，提取出的PLS成分被用来构建模式的相关特征矩阵。这个矩阵包含了识别字符所需的多维信息，有助于提升分类的准确性和稳定性。研究人员使用Concordia University CENPARMI手写体阿拉伯数字数据库进行了实验，结果表明，这种基于PLS的特征抽取和融合方法在识别性能上超过了依赖单一特征的方法，如FSLDA（Flexible Support Vector Machine with Local Discriminant Analysis）。 此外，该论文还对比了提出的非迭代PLS算法与传统迭代PLS算法，证实了非迭代方法在复杂度和速度上的优势。这意味着在处理大量手写体字符数据时，新算法能更高效地完成识别任务，具有更高的实时性和实用性。 这篇2005年的论文贡献了一种新的手写体字符识别策略，通过优化特征抽取和融合过程，提高了识别系统的效能，对于手写识别技术的发展有着积极的推动作用。