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本发明涉及一种基于寻找特征值的K近邻手写识别系统算法，包括以下步骤：步骤S1：对字符图像进行预处理，将所述字符图像转化成1*A2二维矩阵；步骤S2：取不同字符的对照图像各B张作为训练集，经矩阵合并，阈值设定及数值重置得到其各字符对应的特征矩阵M；步骤S3：根据所述特征矩阵M及最近邻算法确定最终匹配的字符。本发明极大地降低了原本knn的计算复杂度和所需的存储空间，加快了手写输入的识别速度，让极大规模的最近邻的数据处理变为可能，并且该算法使每个训练集的字符都保持相对的独立，可以极大方便的将其转变为并行计算模型，进一步提升算法的执行速度和实用性。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201510192532.4
Filing Date： 2015/4/22
Publication Date： 2018/2/6
Pub. No.： CN104766101B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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