一种3D手写识别特征集取方法

摘要

本发明公开了一种3D手写识别特征集取方法。该方法的步骤包括首先分别提取三维加速度的时域旋转特征和其频域快速傅氏变换特征，然后对提取的时域特征和频域特征进行特征融合，得到时频域融合特征——RF+FFT特征，并利用主成分分析和线性鉴别分析组合进行特征降维，从而得到更加可以表征3D手写识别系统的新特征，最后采用支持向量机进行手写字符的分类识别。利用本发明的方法，可以构建性能更好的3D手写识别系统，有效地提高3D手写识别系统的识别率。

主权项

一种3D手写识别特征集取方法，其特征在于包括以下步骤：获取原始数据：采用ADI公司的三维加速度传感器评估板EVAL‑ADXL345Z‑M进行数据的采集；特征提取：提取识别率较高的旋转特征作为3D手写识别系统的时域特征，提取识别率较高的快速傅氏变换特征作为3D手写识别系统的频域特征；特征融合：采用串行方法进行时域和频域特征融合，得到时频域融合特征；特征降维：利用主成分分析和线性鉴别分析组合算法降维；分类识别：使用支持向量机库软件包实现支持向量机分类识别，核函数选用径向基函数，进行三次试验，取三次试验的平均识别率。