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一种汉字楷书特征提取方法＊
周昌乐; 马希文
【期刊名称】《《电子学报》》
【年(卷),期】1993(021)002
【摘要】本文针对汉字楷体手书识别问题,从整体计算的角度,提出了一种汉字形体特征提取的解决方法并付诸于具体系统的实现。
由于强调了汉字整体信息和相对关系的结构特征,比较成功地把握了区分手书汉字的关键因素,汉字识别率达80％以上,效果比较理想。
【总页数】2页(P84-85)
【作者】周昌乐; 马希文
【作者单位】不详
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.4
【相关文献】
1.一种基于段化的手写汉字特征点提取方法及其实现 [J], 周昌乐;张雄伟
2.手写体汉字识别中的一种新的特征提取方法-弹性网格方向分解特征 [J], 金连文;徐秉铮
3.一种基于数学形态学的手写汉字方向特征提取方法 [J], 金连文;徐睿;高学;尹俊勋
4.一种模糊相关的手写体汉字特征提取方法 [J], 许舟军;方应谦
5.一种汉字楷书特征提取方法 [J], 周昌乐; 马希文
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文本特征提取方法文本特征提取是NLP（自然语言处理）中的一项重要任务，它的目标是将文本数据转化为计算机可以处理的数值形式，以便于后续的分析和建模。
文本特征提取方法可以分为两大类：基于统计的方法和基于深度学习的方法。
下面将详细介绍这两大类方法以及它们的一些常用技术。
一、基于统计的方法基于统计的方法是一种经典的文本特征提取方法，它通过对文本数据进行统计分析，提取出一些有用的特征。
以下是几种常见的基于统计的特征提取方法：1.特征词频统计特征词频统计是一种简单有效的文本特征提取方法。
它通过统计文本中每个词出现的次数，并将其作为特征。
常用的统计方法有词频（TF）和逆文档频率（IDF）。
TF表示词在文本中出现的频率，IDF表示词在整个语料库中的重要性。
可以通过TF-IDF的方式计算词的特征值，更准确地反映词的重要性。
2. N-gram模型N-gram模型是一种基于统计的特征提取方法，它考虑了词之间的上下文关系。
N-gram模型将文本分割为连续的N个词或字符，统计每个N-gram的出现次数，并将其作为特征。
N-gram模型在语言模型、句子相似度计算等任务中有广泛应用。
3.词袋模型词袋模型是一种简化的特征提取方法，它将文本看作是一个词的集合，忽略了词的顺序和上下文关系。
词袋模型将文本表示为一个向量，向量的每个元素表示一个词，并统计该词在文本中的出现次数或权重。
词袋模型在文本分类、情感分析等任务中常被使用。
二、基于深度学习的方法近年来，深度学习的快速发展为文本特征提取带来了新的方法和思路。
基于深度学习的方法能够自动地学习和表示文本的特征，具有更强的表达能力。
以下是几种常见的基于深度学习的特征提取方法：1. Word2VecWord2Vec是一种基于深度学习的词嵌入技术，它将词映射到一个低维向量空间中，使得具有相似语义的词在向量空间中距离较近。
Word2Vec可以通过训练一个神经网络模型来学习词向量，这些词向量可以作为文本的特征。
文本分类及其特征提取文本分类是指根据文本的内容、主题或语义将文本划分到不同的预定义类别中，是自然语言处理领域的一个重要任务。
文本分类在许多应用中都有着广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、新闻分类、文档归档等。
在进行文本分类任务时，常常需要进行特征提取，提取文本中的关键信息以帮助分类器更好地进行分类。
特征提取是文本分类的关键步骤之一，其目的是将原始的文本数据转化为机器学习算法能够理解和处理的向量表示。
下面将介绍几种常用的文本分类方法及其特征提取方式：1.词袋模型词袋模型是文本分类中最常用的特征表示方法之一、该模型将文本看作是一个由词语组成的无序集合，通过统计文本中每个词语的频率或者权重来表示文本的特征。
常见的词袋模型包括TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和词频统计。
- TF-IDF是一个常用的特征表示方法，它考虑了词语在文本中的重要性。
TF（Term Frequency）表示词语在文本中出现的频率，IDF （Inverse Document Frequency）表示词语在整个文本语料库中的重要性。
TF-IDF的值可以通过TF和IDF的乘积来计算。
-词频统计是指直接统计词语在文本中的出现次数。
将文本转化为词频向量后，可以使用机器学习算法（如朴素贝叶斯、支持向量机等）进行分类。
2. Word2VecWord2Vec是一种将词语转化为向量表示的方法，能够将词语的语义信息编码到向量中。
Word2Vec根据词语的上下文关系学习得到词向量空间，通过计算词语之间的距离或者相似性来表示词语的特征。
- CBOW（Continuous Bag-of-Words）模型根据上下文预测中心词，从而学习得到词向量。
- Skip-gram模型则根据中心词预测上下文词，同样可以得到词向量。
Word2Vec的特点是能够很好地捕捉到词语之间的语义关系，例如可以通过词向量的加减法来进行类比推理操作。
文本分类中的特征提取和分类算法综述特征提取和分类算法是文本分类中非常重要的步骤，对于智能化应用和信息检索具有重要的意义。
本文将综述文本分类中常用的特征提取方法和分类算法，并对其优缺点进行分析和比较。
一、特征提取方法特征提取是将文本转化为计算机可识别的特征向量的过程。
下面介绍几种常用的特征提取方法：1. 词袋模型（Bag of Words）：词袋模型将文本转换为一个包含词袋（词汇表）中所有单词的向量。
对于每个文档，词袋模型统计每个词在文档中的词频或词重。
这种方法简单有效，但忽略了文本中的语法和顺序信息。
2. N-gram模型：N-gram模型将文本分成N个连续的词组，统计每个词组的出现频率。
该方法考虑了词组的局部关系，能够捕捉文本中的一定的语序信息。
3.TF-IDF：TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是一种基于词频和逆文档频率的特征提取方法。
它衡量了一个词在文档中的重要性，高频率出现且在整个语料库中稀有的词被认为具有较高的区分能力。
4.主题模型：主题模型通过对文档进行主题聚类，将文本转化为对应主题的概率分布向量。
主题模型可以提取文本中的语义信息，但参数估计较为困难。
5. Word2Vec：Word2Vec是一种基于神经网络的词嵌入模型，通过学习词的分布式表示。
Word2Vec可以捕捉词之间的语义相似性，提取更加丰富的特征。
二、分类算法分类算法是根据提取的特征向量对文本进行分类。
常用的分类算法包括：1.朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器基于贝叶斯定理和特征条件独立假设，计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯分类器简单高效，对于大规模数据集适用。
2.支持向量机：支持向量机通过寻找一个超平面，将不同类别的样本点分开。
它可以处理高维数据，具有较好的泛化性能。
3.决策树：决策树根据特征之间的关系构建一棵树型结构，通过比较特征值进行分类。
文章编号：1007-1423（2020）18-0033-06DOI：10.3969/j.issn.1007-1423.2020.18.006手写汉字图像的特征矩阵提取于万波，李耀升（大连大学信息工程学院，大连116000）摘要：从系统迭代出发，首先用余弦函数线性组合作为辅助函数与图像构造离散动力系统，提取图像的迭代轨迹作为图像特征矩阵，进行汉字识别的相关研究。
然后从汉字图像矩阵本身入手，构造三维特征矩阵，经过加入斜面、移位叠加构造字体曲面等方法，优化系统结构，解决汉字图像大面积平坦导致系统收敛的问题。
使用迭代特征矩阵在数据集HCL2000上进行实验，提取30人书写的20个汉字，全部训练识别率可达到100%，每个汉字训练20张情况下识别率达到接近80%；运用三维特征矩阵进行实验，记录30个汉字数据作为样本，任取20个人书写的30个汉字作为目标数据，识别率可达85%。
关键词：系统迭代；动力系统；三维特征矩阵；手写汉字识别0引言图像识别技术应用广泛，近些年成为研究热点[1-4]。
而图像的特征提取与匹配则是图像识别的关键步骤，关于图像的特征提取，近年来涌现出大量的特征提取与识别算法，图像特征的种类也是十分的丰富；而各种语言的手写字识别，作为一种较为特别的图像识别，也成为了研究热点，尤其是以手写汉字做为研究对象进行的研究，如：Wang Yanwei等人提出一种在分类前重新训练数据集的方法，训练集由位于分类边界附近的样本构成，并在HCL2000和HCD汉字数据库上进行检测，解决了对于自由笔迹，字符形状和外观样本的变异性较大，不能严格满足高斯分布，导致识别不准的问题[5]。
Gao Xue等人提出了一种新的用于手写汉字识别的局部线性判别分析（LDA）方法，解决了传统的LDA 算法在用于无约束手写汉字识别时，容易出现类分离问题和多模式样本分布问题[6]。
Bi Ning等人将有效卷积神经网络（CNN）模型GoogLeNet用于手写汉字识别，并进行了一些调整，实验结果具有很高的准确性[7]。
手写字体识别系统的设计与实现随着科技的不断进步，手写字体识别技术也在不断发展。
手写字体识别系统可以将手写字体转换成可编辑的电子文本，方便用户进行编辑和处理。
在本文中，我们将学习手写字体识别系统的设计与实现。
一、手写字体识别系统的基本原理手写字体识别系统的基本原理是将手写字体转化成数字信号，然后通过模式识别技术对数字信号进行分析和处理，最终得到手写文字的识别结果。
具体的步骤如下：1. 手写输入：用户通过手写板、电子笔等设备将手写文字输入到计算机中。
2. 数字信号转换：手写文字被转换成数字信号，这个过程称为采样。
采样的目的是将连续的信号转换成离散的信号。
3. 特征提取：从采样得到的离散信号中提取出特征，这个过程称为特征提取。
特征提取的目的是从众多的数字信号中提取出与手写字符相关的特征。
4. 模式匹配：将特征提取出来的信号与存储在数据库中的标准手写字符进行比较，找到最匹配的字符作为识别结果。
二、在实际应用中，手写字体识别系统的设计与实现是一个非常复杂的过程。
下面我们将从数据采集、特征提取、分类器设计和系统优化等几个方面讨论手写字体识别系统的设计与实现。
1. 数据采集数据采集是手写字体识别系统的开端，对于手写字体识别系统的准确性和鲁棒性有着重要的影响。
因此，需要收集大量的手写字符数据，以构建一个完整的数据集。
数据集应包括不同字体、不同大小、不同风格的手写字符。
2. 特征提取特征提取是手写字体识别系统的核心环节。
常用的特征提取方法包括端点检测、曲率检测、方向检测、HOG特征提取等。
每个方法都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和组合。
3. 分类器设计分类器是手写字体识别系统中用于模式匹配的关键组件。
常用的分类器包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
每个分类器都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和优化。
4. 系统优化手写字体识别系统涉及到多个环节，每个环节都会影响系统的准确性和鲁棒性。
因此，在设计和实现完整的系统后，需要对系统进行优化和调试。
使用特征抽取进行手写字符识别的实用方法与技巧手写字符识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它在现实生活中有着广泛的应用。
然而，由于手写字符的多样性和复杂性，准确地识别手写字符一直是一个具有挑战性的任务。
为了提高手写字符识别的准确性和效率，研究人员们提出了许多不同的方法和技巧，其中特征抽取是一种常用的方法之一。
特征抽取是将原始数据转化为具有代表性的特征向量的过程。
在手写字符识别中，特征抽取的目标是提取出能够区分不同字符的特征。
下面将介绍几种常用的特征抽取方法。
一、形状特征形状特征是根据字符的形状信息来进行抽取的。
常用的形状特征包括笔画数目、笔画方向、笔画长度等。
通过统计字符中的这些形状特征，可以得到一个具有代表性的特征向量，从而实现字符的识别。
二、纹理特征纹理特征是根据字符的纹理信息来进行抽取的。
在手写字符中，纹理特征可以通过计算字符的灰度分布、纹理方向等来得到。
通过提取字符的纹理特征，可以增加字符识别的准确性。
三、轮廓特征轮廓特征是根据字符的轮廓信息来进行抽取的。
在手写字符中，轮廓特征可以通过计算字符的边缘曲线、角点等来得到。
通过提取字符的轮廓特征，可以提高字符识别的鲁棒性。
四、局部特征局部特征是根据字符的局部区域信息来进行抽取的。
在手写字符中，局部特征可以通过计算字符的局部纹理、局部形状等来得到。
通过提取字符的局部特征，可以增加字符识别的鲁棒性和准确性。
除了特征抽取方法，还有一些其他的技巧可以用于提高手写字符识别的效果。
一、数据增强数据增强是通过对原始数据进行一系列的变换和扩充，从而增加数据的多样性和数量。
在手写字符识别中，可以通过对字符进行旋转、平移、缩放等操作来进行数据增强。
通过数据增强，可以增加训练数据的多样性，提高模型的泛化能力。
二、特征选择特征选择是从原始特征集合中选择出最具有代表性的特征子集的过程。
在手写字符识别中，可以通过特征选择来减少特征的维度，提高特征的鉴别能力。
常用的特征选择方法包括相关系数、互信息等。
文本特征提取算法文本特征提取算法是自然语言处理领域的重要研究方向之一。
在文本处理过程中，为了将文本转化为可供机器学习或其他算法处理的特征表示，需要进行特征提取。
本文将介绍几种常用的文本特征提取算法，并分析它们的优缺点。
首先，常用的文本特征提取算法之一是词袋模型。
词袋模型将文本看作是由词汇表中的词组成的集合，忽略了词序和语法等信息。
它通过统计每个词在文本中出现的次数或频率来表示文本特征。
词袋模型简单且易于实现，但无法捕捉词语之间的关系，因此在处理语义信息时存在局限性。
其次，n-gram模型是一种常见的文本特征提取算法。
n-gram模型通过考虑相邻词之间的关系，将文本表示为n个连续词的序列。
常用的是2-gram和3-gram模型，即考虑相邻两个或三个词的组合。
n-gram模型可以在一定程度上捕捉词语之间的语义关联，但对于长文本和高维特征空间的数据处理效果较差。
此外，TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）是另一种常用的文本特征提取算法。
TF-IDF通过计算词频和逆文档频率来评估词语在文本中的重要性。
词频指的是某个词在文本中出现的次数，而逆文档频率则是所有文本中包含该词的文档数的倒数的对数。
TF-IDF可以较好地捕捉到词语的重要性和区分能力，常用于信息检索和文本分类等任务。
最后，基于词向量的文本特征提取算法也在近年来得到广泛应用。
词向量是将词语表示为实数向量的一种方法，可以通过训练神经网络模型或使用预训练的词向量模型来获取。
基于词向量的文本表示方法能够克服传统方法中的一些问题，如词语维度灾难和语义表示能力不足等。
综上所述，文本特征提取算法在自然语言处理中起着重要作用。
词袋模型、n-gram模型、TF-IDF和基于词向量的方法都有各自的特点和适用场景。
在实际应用中，根据具体任务和数据特点选择合适的算法是关键。
通过合理选择和结合多种特征提取算法，可以提取出更全面、准确的文本特征，为后续的文本处理和分析任务提供有力支持。
文本特征提取方法文本特征提取是自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）中的重要任务之一，其目的是从文本数据中提取有意义的信息，以便用于各种文本分析任务，如情感分析、文本分类、信息检索等。
下面我将介绍几种常用的文本特征提取方法。
1. 词频（Term Frequency, TF）：将文本表示为每个单词在文档中出现的频率。
对于一个给定的文档，计算每个单词在文档中出现的次数，并将其归一化，得到每个单词的词频。
2. 逆文档频率（Inverse Document Frequency, IDF）：衡量单词对于整个文本集合的重要性。
该方法通过计算一个单词在文档集合中出现的文档数量与总文档数的比值的倒数，来表示单词的重要程度。
3. 词袋模型（Bag-of-Words, BoW）：将文本表示为单词的集合，忽略单词在文档中的顺序。
该方法通过统计每个单词在文档中出现的次数，将文本表示为一个向量。
4. n-gram 模型：通过考虑相邻单词的组合来建模文本。
n-gram 模型将文本表示为连续的 n 个单词的集合。
例如，2-gram 模型（也称为bigram 模型）将文本表示为相邻两个单词的组合。
n-gram 模型捕捉了单词之间的语义信息和上下文关系。
5.TF-IDF模型：是将词频和逆文档频率的方法结合起来，用于表示文本的重要度。
通过将词频乘以逆文档频率，得到一个单词的TF-IDF值，表示其在文档中的重要性。
6. 主题模型（Topic Model）：通过概率模型将文本表示为一组主题（topic）的分布。
主题模型用于发现文本中的主题，并用于文本的表示和聚类。
7. 单词嵌入（Word Embedding）：将单词映射到一个低维向量空间，以表示其语义信息。
单词嵌入方法如 Word2Vec 和 GloVe 通过学习上下文关系，将语义相近的单词映射到彼此相邻的向量。
8.文本结构特征：除了单词级别的特征，还可以考虑文本的结构信息。
