首页> 外文会议>Signal Processing and Communications Applications Conference >Deneysel Mod Ayristirmasi Uygulanmis Yazma Hareket Bilgisi Kullanilarak El Yazisi Karakter Tanima
【24h】

Deneysel Mod Ayristirmasi Uygulanmis Yazma Hareket Bilgisi Kullanilarak El Yazisi Karakter Tanima

机译:写作运动信息手写字符坦马的实验模式分离应用

获取原文

摘要

Bu calismada harflerin yazilma hareketlerinden yararlanilarak el yazisi karakter tanima islemi yapilmistir. Yazma hareket bilgisini elde etmek adina 3 yonlu ivmeolcer kullanilmistir. Mevcut cogu sensorde oldugu gibi, ivmeolcerlerde istenen ivme bilgisinin yaninda istenmeyen gurultu bilgisi de elde edilmektedir. Bu nedenle tanima algoritmasindan once sinyaller on islemeden gecirilmeli ve gurultuden arindirilip tanima icin uygun hale getirilmelidir. Bu amaca uygun olarak sinyallere Deneysel Mod Ayristirmasi (EMD) ve normalizasyon on isleme adimlari uygulanmistir. Daha sonra sinyaller Dinamik Zaman Bukme (DTW) metodu ile karsilastirilmis ve %91.92'lik dogru siniflandirma orani elde edilmistir.
机译:在这次耻辱中,手写字符通过使用字母的写作运动来琐碎地完成。 Adina 3累积IVMeolcer用于获得写作信息。随着现有的Cogu传感器,在IVMoolers中获得不良农村信息。因此,当Tanima算法的信号应该从十个上捕获,并且谣言应该被释放到Tanima。根据此目的,实验模式分离(EMD)和归一化的归一化应用于信号。然后,当Pukme(DTW)方法已被关心时,信号是动态的,获得91.92%的直接释放率。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号