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基于支持向量机的手写体数字识别系统设计 总被引:4,自引:2,他引:4
数字识别是光学字符识别技术里发展比较早的一种技术,是OCR的一个分支。数字识别又分为手写数字识别和非手写数字识别,提到的手写数字识别是指脱机手写数字识别。支持向量机是近几年来模式识别领域中的一个新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中,是模式识别领域中的研究热点,把支持向量机技术应用到手写数字识别系统中,以期提高识别系统的性能。 相似文献
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随着信息技术的快速发展,利用计算机识别手写数字节省了大量的人工识别成本,具有一定的现实意义.通过Python语言构建神经网络,以手写数字识别为研究对象,不仅对神经网络的原理和数学建模做了详细阐述,还用Python语言模拟实现神经网络模型,通过训练神经网络模型输出识别手写数字的准确度以及相关影响因子的分析,实现了对手写数... 相似文献
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概括了目前数字字符识别中常用的切分方法,并对于影响手写数字识别精确性的切分这一关键步骤,提出了一种新颖的解决思路,使得可以适用于各种不同的书写方式和习惯,解决了目前绝大多数识别系统不能解决的问题,极大地拓宽了手写数字字符识别的应用范围;且该方法同样适用于其他字符的切分识别中。 相似文献
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基于SVM的手写数字相似字识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
该文针对银行票据识别系统中的手写数字的识别问题,利用神经网络和支撑向量机相结合的方法构建了手写数字的识别核,并利用支撑向量机对神经网络输出的识别结果中的相似字进行了二次识别,解决了手写数字中相似字的识别问题,最终的单字误识率达到2.0426%~5.4369%,满足了银行票据识别系统中的手写数字识别的实际要求。 相似文献
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手写体数字识别是一个难度很大,但却具有广阔应用前景的研究课题.文章提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络技术对手写数字进行识别的算法:首先应用BP神经网络技术对手写数字样本进行学习,然后结合模糊模式识别方法进行手写数字识别.实验表明,该方法的正确识别率达95%以上. 相似文献
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基于统计和结构特征的手写数字识别研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前手写数字识别精度不高的问题,通过对手写数字图像的研究,提出了基于手写数字图像的空间、旋转、层次和结构特性的特征提取方法.该方法把手写数字的统计和结构特征结合起来,以特征提取方法为基础,利用LibSVM算法对手写数字特征进行了训练和识别.通过实验给出了各个参数的推荐值,利用推荐参数值,手写数字MNIST字体库的识别率高达99.3333%.实验结果表明了该算法在识别手写数字上的有效性和准确性. 相似文献
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KNN遗传算法在手写数字识别技术中的应用,对图像、字符等进行识别计算处理,提高了手写数字识别技术的应用性.从手写数字识别技术计算流程、图像处理、数据处理方面,对KNN算法在手写数字识别技术中的应用进行了研究,在KNN算法的基础之上,提出了 Python库调用设计方案,并对Classify()函数和img2vector函数的程序设计代码进行了设计研究. 相似文献
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手写数字识别是模式识别的一个分支,手写数字识别的方法很容易推广到其他一些相关问题,因此在模式识别领域中占有重要地位.虽然数字只有十种且笔划简单,但由于不同人书写习惯不同,上下文联系较小,要获得较高的识别率并不容易.本文提出了一种基于小波和Hopfield神经网络的手写体数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用Hopfield网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有较好效果. 相似文献
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手写数字识别的原理及应用 总被引:5,自引:0,他引:5
随着信息技术的发展,信息建设在我国得到了迅猛的发展,手写数字识别的应用需求越来越广泛.文章从概念、研究背景、研究意义等方面介绍了手写数字识别的原理及实现方法,并介绍了手写数字识别的几个典型应用. 相似文献
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对手写数字的识别是模式识别的一个重要研究方向。通常的手写数字风格多变,无法实现高精度的识别。为此,提出一种新颖的手写数字记录方式,称为“手写液晶体数字”,进而为其设计了一种专门的识别算法。通过多个采样窗口提取图像特征,并与各类数字的标准特征向量进行相似度计算;基于贝叶斯判决原理,依据最大后验概率完成分类;建立专门的数据集并进行测评。实验结果表明,新算法具有极高的识别率,而且识别速度很快。 相似文献
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目前,手写数字识别技术已被广泛应用.基于遗传优化的网络组合算法对经预处理的手写数字采用网络加权组合法进行识别,最佳网络初始权值由改进的遗传算法得到。灰度特征神经网中,首先对输入数据进行离散余弦变换以降低因二值化带来的冗余.实验表明该法是较有效的手写数字识别算法。 相似文献
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基于主曲线的脱机手写数字结构特征分析及选取 总被引:8,自引:0,他引:8
要提高脱机手写数字识别的识别率,关键是特征的提取与选择.主曲线是主成分分析的非线性推广,它是通过数据分布“中间”并满足“自相合”的光滑曲线.它较好地反映了数据分布的结构特征.在数字特征选取中,首先将主曲线用于训练数据的特征提取;其次在详细分析数字主曲线的结构特点的基础上,选择出用于数字识别的粗分类、细分类特征;最后在对手写数字进行识别时,先进行粗分类再进行细分类.所提方法在Concordia大学的CENPARMI手写体数字数据库上的实验结果表明:利用这些特征能有效区分相似字符,提高了手写数字的识别率,为脱机手写数字识别的研究提供了一条新途径。 相似文献
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杨志华 《计算机工程与应用》2008,44(13):27-29
提出了一种新的手写数字识别方法,通过将一幅规范化手写数字图像做任意旋转和简单排列,形成纹理图像,将手写数字识别问题转换为纹理识别问题。然后提取纹理图像在不同方法的主频中心作为特征向量,用最小距离分类器进行分类。实验表明,该方法不仅具有高的识别率和低的特征维数,而且具有旋转、伸缩和平移不变性。 相似文献
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介绍了一个实用的手写成绩单识别系统,它既可以识别手写的数字成绩单,也可以识别手写的汉字成绩单。对脱机手写汉字的识别,提出了一种基于隐马尔可夫模型的识别方法。 相似文献
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目前,手写数字识别技术已被广泛应用.基于遗传优化的网络组合算法对经预处理的手写数字采用网络加权组合法进行识别,最佳网络初始权值由改进的遗传算法得到。灰度特征神经网中,首先对输入数据进行离散余弦变换以降低因二值化带来的冗余.实验表明该法是较有效的手写数字识别算法。 相似文献
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