13、手写符号的特征提取

手写符号的特征提取

1. 引言

手写符号的特征提取是手写识别系统中的关键步骤。它不仅决定了识别系统的性能，还在很大程度上影响了系统的效率和准确性。特征提取的过程涉及从原始手写数据中抽取有意义的特征，这些特征可以是几何的、统计的、时间的等。本篇文章将详细介绍手写符号的特征提取方法，帮助读者更好地理解这一过程，并为实际应用提供指导。

2. 特征提取的基础概念

特征提取是指从原始数据中选择和构造能够描述数据本质特性的信息。在手写识别中，特征提取的目的是将手写符号转化为计算机可以处理的数字或向量形式。一个好的特征提取方法应该能够突出符号的显著特征，同时减少冗余信息，提高识别的准确性和效率。

2.1 特征提取的重要性

手写符号的特征提取在手写识别系统中起着至关重要的作用。通过有效的特征提取，可以：

• 提高识别率 ：提取出更具区分性的特征，有助于分类器更好地识别不同类别的符号。
• 减少计算量 ：减少特征维度，降低计算复杂度，提高系统的响应速度。
• 增强鲁棒性 ：提取出的特征应对外界干扰（如噪声）具有较强的抗干扰能力。

3. 特征类型

手写符号的特征可以分为几何特征、统计特征和时间特征三大类。每一类特征都有其独特的提取方法和应用场景。

3.1 几何特征

几何特征描述了手写符号的空间布局和形状。常见的几何特征包括：