基于QDF家族分类器的中文字符识别研究综述报告.docx

该【基于QDF家族分类器的中文字符识别研究综述报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【基于QDF家族分类器的中文字符识别研究综述报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。基于QDF家族分类器的中文字符识别研究综述报告
中文字符识别是计算机视觉领域的一个重要研究领域之一，具有广泛的应用场景，如手写汉字识别、公文自动识别、文本图像转换等。其中，基于QDF家族分类器的中文字符识别方法在近年来得到了广泛的应用和研究。
QDF家族分类器是一种基于二次判别函数的分类器，具有高效性和精度性，并且能够适用于多类别问题。该分类器有多个变种，如LQDF（Linear Quadratic Discriminant Function）,GQDF（General Quadratic Discriminant Function），AutoQDF（Automated Quadratic Discriminant Function）等。
中文字符识别研究中，QDF家族分类器方法主要有以下几种：
1. 基于原始特征的QDF分类器方法
这种方法将原始的图像像素作为特征进行分类，主要分为两个步骤：特征提取和分类。其特征提取方法一般采用灰度共生矩阵（GLCM）或二值Patterm Atrribute（BPA）等方法，并使用QDF家族分类器对提取出的特征进行分类。但是，由于图像像素复杂多变，直接使用像素特征分类的准确率存在一定限制。
2. 基于局部二值模式（LBP）和QDF分类器的方法
该方法首先采用局部二值模式（LBP）方法对字符图像进行纹理特征的提取，然后利用QDF家族分类器进行汉字分类。该方法能够有效分离具有相似纹理的字符，但由于LBP方法本身存在一定缺陷，因此分类效果仍有待改进。
3. 基于特征提取和QDF家族分类器的方法
该方法在特征提取方面引入了HOG（Histograms of Oriented Gradients）特征和Haar-like特征等多种特征提取算法，采用QDF家族分类器进行分类。该方法能够有效提高准确率，但是计算复杂度较高，需要较长的训练时间和计算时间。
总的来说，基于QDF家族分类器的中文字符识别方法具有精度高、效率高等优点，并且在各种应用场景中得到了广泛的应用和研究。但是，由于不同的特征提取算法对于不同类型的字符效果不同，因此针对不同的字符集应选择合适的特征提取算法。未来的研究可以尝试进一步探索不同的特征提取算法，并结合深度学习等技术，提高中文字符识别的准确率和效率。