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根据孟加拉手写体数字的特点,用Kirsch算子提取象素的水平、垂直、右对角线以及左对角线的特征矢量,并与字符图像的密度特征相结合,采用BP算法训练的MLP网络作分类器进行识别。最后,用从实际孟加拉信封图像中采集到的手写体数字作样本进行实验,达到了96.1%的识别率。 相似文献
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手语是聋人使用的语言,是由手形动作辅之以表情姿势由符号构成的比较稳定的表达系统,是一种靠动作/视觉交际的语言。手语识别的研究目标是让机器看懂聋人的语言。手语识别和手语合成相结合,构成一个人-机手语翻译系统,便于聋人与周围环境的交流.手语识别问题是动态手势信号即手语信号的识别问题。将 AdaBoost 这一算法引入手势识别中,自行建立了实验用的小型手势图片库。在分类器训练前对训练用图像进行了较有效的预处理,缩短了 AdaBoost 算法的训练识别时间,提高了多层分类器的识别速度,最好测试结果其平均准确率可达到90%。 相似文献
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基于轮廓和统计特征的手写体数字识别 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了数字规范化模板特征,并利用这一特征与轮廓分段特征相结合对手写体数字进行识别。首先使用基于轮廓分段特征的分类器进行识别,通过提高拒识率获得高可靠性的分类结果。然后由基于数字规范化模板特征的分类器对前一级分类器的拒识样本分类。实验结果表明分别基于这两个特征的分类器在分类结果上具有较强的互补性。实验的数据为真实支票上采集的10000个手写体数字样本,该方法的识别率为98.06%。 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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移动机器人所处环境的地点语义信息能够提高机器人自主定位、路径规划和人机互动的能力.为了让机器人识别环境中不同地点类型,提出一种对机器人所处环境地点类型进行语义分类的方法.该方法对激光传感器的测距数据进行特征提取,通过提取的样本集利用强化学习AdaBoost方法构建分类器,对于环境中多类型地点分类识别,将获得的二分类器有顺序地排列建立分类列表形成多分类器,将获得的多分类器运用到房间、走廊和门口的分类识别中.实验结果表明:移动机器人通过该方法都能对环境下不同地点类型进行有效的分类识别. 相似文献
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陈军胜 《计算机工程与应用》2013,(5)
自由手写体因其书写风格差异大、上下文无关及识别准确度要求高等原因导致其识别难度大的问题。针对手写体数字识别的特点及要求,提出一种新的基于组合结构特征的自由手写体数字识别算法。通过扩展的字符结构特征识别算法自动、鲁棒地提取手写体数字字符端点、分叉点、横线等多种结构特征,并组合应用这些结构特征构造决策树完成手写体字符的自动识别。实验结果表明基于组合结构特征的自由手写体数字识别算法的鲁棒性和识别率明显优于传统方法。 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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吕淑静 《图象识别与自动化》2005,(2):39-42
本文根据孟加拉数字的特点,用Kirsch算子提取字符图像象素的水平、垂直、右对角线和左对角线特征矢量,采用BP神经网络作分类器进行识别。实验结果显示,对于孟加拉手写体数字具有较高的识别率和较快的识别速度,并对其它手写体数字也有很强的应用性。 相似文献
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本文对手写体数字识别提出了一种具有神经网络的混合分类系统和判断树--分类器。它在字符的几何结构上定义各种稳定、可靠的整体特征。一种新颖、可变的检测器采用局部特征,沿着字符的左右轮廓进行检测分割。识别系统由分层原始分类器和精确分类器组成。原始分类器是一个具有逆向传播学习算法的三层前馈式神经网络,在相似字符特征的抽取中,采用6个子集{0},{6},{8},{1,7},{2,3,5},{4,9}以示区别。三种字符类别称为{0},{6},{8}是直接从人工神经网络(ANN)上识别的,其余的字符类别构建一个判断树分类器,以便进一步在以下的类别中作精确分类:有关启发式特征的特殊分类、原始特征以及对应语义类别间的实验结果。然后,采用一种迭代增长和删除算法来形成树状分类器。实验证明,本文提出的识别系统具有广泛的适应性和很高的识别率。 相似文献
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基于级连分组BP网络的高精度手写数字识别 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种基于级连分组网的手写数字识别的新方法。这种方法根据将每次分类任务简单化的思想,将每个网络的任务简化以提高其辨别能力。整个系统分为两级,第一级进行粗分类,选取前两个后选字。第二级对两个后选字进行细分类。每个细分类网络完成区分两类特定模式的任务,由于每个子网络分类数目的减少导致识别精度的提高。使用我们自己构造的含10万个字符的库进行测试,我们的系统达到了在拒识为5%以内时误识为0.067%。 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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基于结构特征分类BP网络的手写数字识别 总被引:4,自引:1,他引:4
手写体数字识别有着重大的使用价值,用多层BP网络来识别手写体数字是手写体数字识别的一大进步,但是,用单纯的BP网络来识别也存在识别精度不高等的问题。将BP网络技术和数字本身的结构特征结合起来,提出了一种基于结构特征分类BP网络的手写体数字识别新方法。首先提取点、环等数字特征值,并根据一些特征进行分类;然后再运用BP神经网络识别,以提高网络的识别能力;最后,选取了500个人的0~9的手写体数字,运用以上算法进行BP神经网络识别,用3000个手写体数字作为训练样本,2000个其他的样本进行测试,网络收敛后,识别率达到96%以上,比原来有一定的提高。 相似文献