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基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别 总被引:3,自引:1,他引:3
以信息融合技术为基础,提出了一种新的基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别方法。该方法通过提取字符图像不同机制的4个互补特征,组合形成6个融合特征,利用优化的BP神经网络算法,对多融合特征进行识别分类,然后用神经网络对6个识别结果进行融合决策.实验结果表明,新的融合识别方法能有效提高识别率,并具有较高的系统可靠性。 相似文献
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针对现有手写体数字识别神经网络模型的不足,提出基于模版对比的改进方法。建立8×12像素的手写体数字0~9的标准模版,则模版中每个数字与其他数字之间存在一定的像素差异,以此作为标准模版差异值。由于书写存在不确定性,采用在一定范围内随机增大或减小标准模版差异值的方法来构建神经网络模型的训练样本、检验样本与测试样本。在遵循建模基本原则和步骤的情况下,建立了泛化能力较好的手写体数字识别的神经网络模型。实验表明:该方法建模便捷、实用性好,测试样本的正确识别率达99.6%以上。 相似文献
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本文比较了两种识别手写体数字的技术,各以二维(2D)空间快速傅里叶变换(FFT)系数,几何差动(moment)和拓扑特性等进行比较,分别采用一种逆向传播神经网络和一种最贴近相邻(nearest-neighbor)分类器,评价识别特性与运算条件,比较结果表明,神经网络解决复杂问题性能远优于相邻分类器,而且成本也低。 相似文献
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手写体数字识别是模式识别研究领域多年来的热点,BP人工神经网络是目前应用最广泛的神经网络模型之一。将两者融合并结合Matlab软件,提出了一种简单的基于BP神经网络数字识别的方法,仿真实验结果表明,该方法识别效果良好,准确率高,有一定实用性。 相似文献
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基于神经网络的手写体汉字识别实验系统 总被引:2,自引:0,他引:2
本文针对BP网络的特点, 讨论了手写体汉字特征的抽取, 给出了BP网络的算法, 对于特定人手写体汉字大写“壹”~“ 拾”取得95%以上的识别率。 相似文献
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ART2神经网络在手写体汉字识别中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
该文提出了一种基于神经网络的手写体汉字识别方法,该算法充分利用神经网络的自适应学习能力。ART2网络通过竞争学习和自稳机制原理实现分类,可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无教师无监督的自学习。其学习过程是自组织的实时学习,能够迅速识别已学习过的样本,并能迅速适应未学习过的新对象。考虑到Gabor滤波器具有优良的方向性,该算法采用Gabor特征作为字符特征。Gabor特征反映字符的空间分布特征,而且可以组合成高维矢量,特别适用于汉字识别这大型模式识别场合。实验结果显示,该算法对测试样本识别正确率达到94%,比其他方法更准确、更可靠。 相似文献
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研究多种改良的自编码神经网络(Autoencoder),如稀疏(Sparse)、噪声(Denoising)、权值对称(Tied Weight)。
探究这些自编码神经网络的改良在图像特征表达中的原理。将方法应用到手写体数字的识别中,通过设置各种改良自编码神
经网络的参数取值并且对比各种改良自编码神经网络的特征表达效果,证明改良自编神经网络的理论原理。实验证明稀疏和
噪声对于自编码神经网络性能具有较大提升。 相似文献
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手写体数字识别风格变化大,而传统手写体数字识别的准确率又严重依赖于人工特征设计,一旦提取的特征不理想,识别效果就会收到非常大的影响。针对手写体识别正确率无法满足高精度的问题,设计一种高精度的手写体数字分类网络。首先使用连续非对称卷积提取图像的初步特征同时减少计算所需参数,其次使用深度可分离卷积改进Inception结构,并结合残差网络以防止梯度弥散,最后进行softmax分类。通过MNIST数据集实验,得到99.45%的识别率。为进一步提高网络识别率,在分类层使用支持向量机(SVM)代替传统卷积神经网络(CNN)的全连接层与softmax层,经交叉验证得到99.78%的识别率。结果表明,改进Inception结构能够获得更大的网络宽度,同时SVM对于CNN提取的特征的分类能力也有较好效果。 相似文献
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人工神经得识别图象有效工具,但许多研究人员认为,神经网络尚不能处理一此诸如识别手写体数字的难题。文中,作者提出了三种新型的神经网络分类识别器,专用于识别复杂图形:(1)多重多层感知(MLP)分类器;(2)隐含马可失模型(HMM)/MLP混合分类顺;(3)适配结构自组织变换(SOM)分类器。为了验证上述分类(识别)器的性能,各项实验均采用加拿大蒙特利尔Concordia大学数据库所提供的非限制手写体 相似文献
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基于 Adaboost的手写体数字识别 总被引:3,自引:2,他引:3
提出了一种新的基于集成学习算法Adaboost的手写体数字识别系统。Adaboost方法可以在仅比随机预测略好的弱分类器基础上构建高精度的强分类器。实验证明,基于Adaboost的手写体数字识别系统具有较高的识别率和泛化能力,已经应用在OCR识别软件中。 相似文献
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BP网络作为人工神经网络的重要分支,已经广泛应用于手写数字识别。然而BP神经网络存在训练时间长、易陷入局部最小的问题。为了克服这些问题,提出了一种改进的遗传算法,并用该算法来优化神经网络的权值和阈值。最后,利用基于该算法的神经网络对大量USPS手写数字样本集进行训练。实验结果表明,该算法比单纯的BP算法具有更快的识别速率。 相似文献