Valet av värdefulla egenskaper är avgörande för mönsterigenkänningen. I detta dokument behandlar vi frågan om att en del av egenskaperna kommer från riktningar i stället för gemensamma linjära data. Både för riktnings- och linjära data finns en teori för en statistisk modellering. Ingen av dessa teorier ger dock en integrerad lösning på problem, där linjära och riktningsvariabler ska kombineras i en enda multivariat sannolikhetstäthetsfunktion. Vi beskriver ett allmänt tillvägagångssätt för en enhetlig statistisk modellering, med tanke på begränsningen att varianserna av de cirkulära variablerna är små. Metoden utvärderas praktiskt taget i samband med vårt handstilsigenkänningssystem groda till hands och den så kallade tangentlutningsvinkelfunktionen. Erkännanderesultat jämförs med två alternativa modelleringsmetoder. Den föreslagna lösningen ger betydande förbättringar i igenkänningsnoggrannhet, beräkningshastighet och minneskrav.
Bahlmann integrerar linjära och cirkulära variabler i ett ganska annorlunda problem: online handstilsigenkänning REF.
Directional features in online handwriting recognition
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}