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一种基于无监督学习的手写体图像识别方法及系统.pdf

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    本发明属于图像识别技术领域，涉及一种基于无监督学习的手写体图像识别方法及系统，包括以下步骤：S1对图像进行预处理，获得图像的二值化矩阵；S2将二值化矩阵在水平、垂直和倾斜方向进行特征值提取，并获得水平、垂直和倾斜方向的特征向量；S3将水平、垂直和倾斜方向的特征向量融合成一个特征向量；S4利用机器学习模型对经过融合后的特征向量进行训练，得到图像分类模型；S5将待测手写体图像输入图像分类模型，获得识别结果。其充分考虑到了手写体文字的基本特征，即横竖撇捺四个方向的笔画，有助于更好读取手写体文字的内容，

    (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112183335 A (43)申请公布日 2021.01.05 (21)申请号 202011038830.5 G06T 5/50 (2006.01)

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