34、手写字符识别与无传感器感应电机速度控制技术解析

手写字符识别与无传感器感应电机速度控制技术解析

1. 手写字符识别技术

1.1 现有特征提取方法研究

在手写字符识别领域，存在多种特征提取方法：
- 骨架 13 点特征法 ：通过自组织竞争网络对字符进行分类，引入 13 点骨架特征提取手写字符的独特属性数据。
- 对角线特征提取法 ：基于神经网络，能显著提高识别准确率，对角线方向特征比水平和垂直方向更能提升识别率。
- 基于几何特征法 ：利用手写字符的基本线条类型和结构特征，可增强分割字符的识别准确率。
- 区域和质心特征提取法 ：适用于具有曲线的字符，通过计算图像质心和区域质心来提取特征。
- 十二方向特征法 ：基于每个像素的方向，通过计算像素梯度确定方向，但特征空间大，不能保证准确率提升。

1.2 特征提取方法的优缺点总结

方法类型	优点	缺点
区域和频率法	-	需要提前了解图像区域的像素密度，分区前需明确
对角线特征提取法	信息更精确，能提高准确率	仅适用于特定语言，算法较复杂