44、手写数字与鞋印图像特征提取及识别技术

手写数字与鞋印图像特征提取及识别技术

手写数字特征提取与识别

在手写数字识别领域，为了提高识别的准确性和效率，研究人员提出了一系列的特征提取和预处理技术。

特征提取步骤

• MH - 4 描述符 ：
  • 首先选择各向同性的 MH 小波（式(3)，其中 ϵ = 1），并选取较大的尺度（a = 2.2）来计算连续小波变换（CWT）。这样可以得到样本数字的新版本，其边缘会被平滑和填充。
  • 为了降低维度，对变换后的图像按行和列进行 2 倍下采样，即去除变换后图像的奇数行和列。最终得到的是原始数字的平滑版本，大小为原始图像的四分之一，我们将其称为 MH - 4 描述符。
• 互补特征向量（CFV） ：
  • CFV 是一个包含 85 个分量的高级描述符，它通过对图像计算 8 个特征 [A] - [H] 得到，这些特征大多从各向异性的 MH - CWT 和梯度小波这两种连续小波变换中提取。
  • 对于每个特征，会在不同的参数集下进行评估，然后选择能给出最佳结果的参数。每个特征和参数集都会产生一个标量值，作为 CFV 的一个分量。具体如下：
    • 特征 [A]（30 个值） ：各向异性 MH - CWT 绝对值的平方和，参数为 e = 2.5，a 分别取 0.8、1 和 1.8，角度 θ = i π/10（i = 0 ≤ i ≤ 9）。