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2021 | OriginalPaper | Buchkapitel

Combining Feature Extraction Methods and Principal Component Analysis for Recognition of Vietnamese Off-Line Handwritten Uppercase Accented Characters

verfasst von : Ha Hoang Quoc Thi, Mau Hien Doan

Erschienen in: Advances in Computational Collective Intelligence

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

This paper proposes a blended model that is suitable for recognizing off-line handwritten accented characters in general and Vietnamese characters in particular. The recognition model linearly combines four extracting methods in the feature extraction period, including Zones density, Projection histogram, Contour profiles, and Haar wavelets. The set of features obtained will be applied with Principal Component Analysis (PCA) to retain useful features, reducing the recognition time. Additionally, a Support Vector Machine (SVM) is also utilised for training and recognition. The proposed model is tested on the dataset of 21174 samples with 99 Vietnamese off-line handwritten accented characters.

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Metadaten
Titel
Combining Feature Extraction Methods and Principal Component Analysis for Recognition of Vietnamese Off-Line Handwritten Uppercase Accented Characters
verfasst von
Ha Hoang Quoc Thi
Mau Hien Doan
Copyright-Jahr
2021
Buch
Advances in Computational Collective Intelligence

Print ISBN: 978-3-030-88112-2

Electronic ISBN: 978-3-030-88113-9

Copyright-Jahr: 2021

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-88113-9_31