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本文对手写体数字识别系统中的数字特征提取方法进行了深入的研究,分析了当前用得比较多的三种特征提取方法,在此基础上提出了一种新的特征提取方案。该方案从每个字符中提取关键的13个点作为特征点,其主要特点是特征提取简单有效,节省了特征提取时间,提高了识别系统的运行速度。进行仿真时,用同一种网络对特征提取后的结果进行训练和识别,仿真结果表明,13点特征提取法用于手写体数字的识别有着极好的适应性,在运行速度和识别率上比起其它算法都有很大的提高,从而极大地证实了新算法的有效性及实用性。 相似文献
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本文提出了一种基于外接同心圆结构提取贯穿特征码的自由手写体数字的神经网络识别。该方法是用自由手写体数字的外接同心圆来提取其贯穿持征码,将获得的模式特征训练改进的BP神经网络分类器,从而达到快速分类的目的。将其应用于邮政编码识别系统,单字的识别率达到97%以上,整信的识别率可达到92%以上,得到了令人满意的结果。 相似文献
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基于小波和RBF神经网络的手写体数字识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的手写体数字识别技术的局限性,本文提出了基于小波和RBF神经网络的手写体数字识别方法,即利用小波较强的去噪功能以及RBF神经网络学习快速、容错性较好等优点来解决手写体数字识别的问题。实验表明,该方法的识别正确率较高。 相似文献
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基于集成RBF神经网络的小类别手写体汉字识别系统 总被引:1,自引:0,他引:1
该文介绍了RBF神经网络的模型,讨论了RBF网络分类器的机理和特点,提出了一种集成RBF神经网络并应用于小类别手写体汉字识别系统的设计,采用了组合重心分解网格特征方法来提取汉字特征,设计了遗传进化隐层节点自生成算法用于RBF的训练。实验表明该小类别手写体汉字识别系统有很高的识别率,具有一定的实用推广价值。 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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基于整体特征的快速手写体数字字符识别 总被引:11,自引:0,他引:11
该文通过模拟人眼识别数字字符的过程,提出了一种基于字符整体特征(凹凸特征)的快速手写体数字字符识别方法。该方法不需要对字符图像做复杂的细化处理,减少了细化形变可能带来的误识和拒识;也不需要进行复杂的笔道特征分析,因此速度非常快。同时,由于不同人书写的数字字符的整体特征都相同,因此该方法的识别率也非常高。 相似文献
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一种基于骨架特征顺序编码的脱机手写体数字识别方法 总被引:9,自引:0,他引:9
本文提出了并实现了一种基于数字骨架顺序编码的脱机手写体识别方法,该方法利用绑架化等预处理操作得到手写体数字的骨架,然后对数字骨架进行跟踪,按顺序得到一系列曲线段,并以12种线型对这些曲线段进行拟合,从而得到一组数字骨架的顺序编码,最终利用这组顺序编码和样本训练生成的识别字典完成对数字的识别,本方法具有较高的识别可靠率,已在成绩单自动录入和识别系统中得到了成功的应用。 相似文献
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基于小波变换和ART网络的手写数字识别 总被引:2,自引:0,他引:2
由于小波变换能有效地提取字符的结构特征,自适应共振(ART)网络有很好的学习能力。将二者结合起来,用小波变换抽取特征、用自适应共振ART网络作模式分类器来识别手写数字。实验证明该方法有很高的识别率,能够有效地进行手写数字的分类,可以满足实际应用。 相似文献
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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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基于BP神经网络的手写数字识别的算法 总被引:1,自引:0,他引:1
由于BP神经网络具有并行处理信息、自组织、自学习信息等优点,本文采用了BP神经网络对手写数字识别进行运算,提取笔画密度、长宽比和欧拉数等特征作为训练样本.并用Matlab对其算法进行仿真,并且很准确的识别出来,说明其有非常广泛的前景. 相似文献
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王燕 《计算机工程与科学》2008,30(4):50-52
本文介绍了利用BP神经网络来识别手写体数字的原理,分析了传统BP算法收敛速度较慢的原因,提出了一种提高网络收敛速度的改进算法。实验数据表明,该改进算法比传统的算法在网络收敛速度上提高了九倍左右。 相似文献
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本文首先将文本信息检索中LSI方法的思想和原理应用于手写数字识别问题,把手写数字图像看作空间向量的表示,通过计算未知数字与各训练集之间相关度排序来达到识别的目的,计算量小且有较低的误识率(5.5%);其次,通过对所有0-9数字的训练样本排列为一个矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,将各训练样本在适当维数的左奇异向量上分别投影,得到了一种低阶表示下的相关度计算方法,该方法在保持原有较低误识率的同时,能极大地压缩原有训练样本数据(压缩掉的数据百分比超过95%);另外,利用了区分不规范样本的思想,获得了更低的误识率(下降到4.5%)。 相似文献
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Mixture of local principal component analysis (PCA) has attracted attention due to a number of benefits over global PCA. The performance of a mixture model usually depends on the data partition and local linear fitting. In this paper, we propose a mixture model which has the properties of optimal data partition and robust local fitting. Data partition is realized by a soft competition algorithm called neural 'gas' and robust local linear fitting is approached by a nonlinear extension of PCA learning algorithm. Based on this mixture model, we describe a modular classification scheme for handwritten digit recognition, in which each module or network models the manifold of one of ten digit classes. Experiments demonstrate a very high recognition rate. 相似文献
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基于改进模拟退火算法的手写体数字识别 总被引:1,自引:0,他引:1
对模糊C-均值聚类作了简要分析和评论,在此基础上将模拟退火机制引入其中,以克服模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;采用了基于贴近度和择近原则的模糊识别方法;详细设计了算法。仿真结果说明,该方法在识别速度和准确率方面都达到了令人满意的效果,为手写体数字的识别提供了一种新方法,也拓展了模糊理论的应用范围。 相似文献
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对模糊C-均值聚类作了简要分析和评论,在此基础上将模拟退火机制引入其中,以克服模糊C-均值聚类的局部性和对初始聚类中心的敏感性;采用了基于贴近度和择近原则的模糊识别方法;详细设计了算法。仿真结果说明,该方法在识别速度和准确率方面都达到了令人满意的效果,为手写体数字的识别提供了一种新方法,也拓展了模糊理论的应用范围。 相似文献
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自由手写体的识别是模式识别的一个重要课题,该文论述了一个面向具体应用领域的集数据表格的描扫、识别、数据自动入库为一体的软件系统,研究了数字的切分、快速识别等关键技术。采用了一种基于笔道方向的手写体数字识别的方法。 相似文献