共查询到16条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
手写体数字识别是一个难度很大,但却具有广阔的应用前景的研究课题.本文主要研究了一种基于BP网络的手写体数字识别方法.这种方法先对数字字符进行分割、细化等预处理,生成数字样本.然后,使用大量数字样本对BP网络进行训练.最后,使用训练好的BP网络识别数字样本.经过测试,在对600个未经训练的字符样本的识别中,数字识别率可以达到95%以上. 相似文献
2.
3.
基于BP网络的手写体数字识别方法 总被引:2,自引:0,他引:2
手写体数字识别是一个难度很大,但却具有广阔的应用前景的研究课题。本文主要研究了一种基于BP网络的手写体数字识别方法。这种方法先对数字字符进行分割、细化等预处理,生成数字样本。然后,使用大量数字样本对BP网络进行训练。最后,使用训练好的BP网络识别数字样本。经过测试,在对600个未经训练的字符样本的识别中,数字识别率可以达到95%以上。 相似文献
4.
一种基于段化的手写汉字特征点提取方法及其实现 总被引:3,自引:0,他引:3
手写汉字识别中的特征点提取,一直是结构匹配方法中的一个关键问题.系统识别率很大程度上取决于特征点提取的正确率.本文在总结前人和作者以前工作的基础上,提出了一种新的段化特征点提取方法,并具体用于手写汉字识别的实用系统中,取得了十分理想的效果.从已测试的1800×10个样本字的结果看,特征点提取正确率突破了98%大关,为实用化手写汉字识别系统奠定了基础. 相似文献
5.
限定性手写汉字识别的一种可变形弹性匹配模型 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种应用于写手写体汉字识别的变可形弹性匹配模型,在该模型中,我们假定:对于同一种汉字的不同手写样本,尽管由于书写风格的不同而其形状各异,但它们却具有上相的同空间拓扑结构,我们将用一组笔段置移矢量描述不同的手写体之间的细节形状上的差异,在置换矢量场的作用下,一个可变形的模板汉字将逐步变形以趋于输入的汉字,从而在两汉字之中寻求一种最佳的匹配。 相似文献
6.
7.
本文提出了一种新的基于支持向量机手写汉字识别方法.支持向量机作为一种新的机器学习方法,由于其建立在结构风险最小化准则之上,而不是仅仅使经验风险达到最小,从而使得支持向量分类器具有较好的推广能力.本文首先讨论了支持向量机的基本原理,然后,针对支持向量机识别大类别手写汉字所遇到的特殊问题,文章进行了分析和阐述,并在此基础上,提出了基于最小距离分类器预分类的两级分类策略.最后,针对GB2312-80的1034个汉字类别的120套手写样本,进行了实验仿真.实验结果表明,本文方法的汉字识别率较距离分类器有较大提高,其中多项式核函数的支持向量分类器,识别率平均提高3.38%,表明了本文方法的有效性. 相似文献
8.
9.
10.
本文采用人工神经网络群进行手写体数字识别,把多模式分类转化为二模式分类,降低了网络面临的函数逼近的复杂性,并运用改进BP算法对网络进行训练,提高了训练速度、改善了网络性能。实验表明采用此方法的识别系统在性能上优于单BP网络识别系统。 相似文献
11.
基于改进BP神经网络的手写字符识别 总被引:2,自引:0,他引:2
针对标准反向传播(BP,Back Propagation)神经网络算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,采用附加动量法与学习速率自适应调整相结合策略对神经网络初始参数进行设置。通过在权重计算公式中加入动量项,降低神经网络对误差曲面局部调节的敏感性,有效抑制其陷于局部极小。学习速率根据总误差的变化进行自适应调整,可以有效地缩短学习时间,加快收敛速度。将该改进算法应用于数字、英文字母以及简单汉字的手写字符识别系统中,进行了有无动量、有无噪声等实验,结果表明该方法与传统BP算法相比识别精度较高、训练时间较短且具有较强的鲁棒性。 相似文献
12.
基于多级神经网络结构的手写体汉字识别 总被引:11,自引:0,他引:11
本文提出了一种用于手写体汉字识别的多级神经网络结构(Multi-stageNeuralNetworkArchitecture,MNNA)模型。在该模型中,我们将多个神经网络和不同的特征提取方法有机地集成在一起而构成一个完整的模式识别系统。我们讨论了设计MNNA的一般原理,并提出了一个基于多层前馈神经网络的三级结构的手写体汉字识别实验系统。三种不同的特征提取方法被应用于各级子系统之中。对100个汉字15000个样本的实验我们得到了99.34%的识别率,0.36%的拒识率和0.3%的误识率,表明该模型是十分可行和有效的 相似文献
13.
针对阅卷系统中手写汉字识别率和识别精度低的问题,文中提出一种基于压缩感知理论的阅卷系统手写汉字识别算法。该算法首先对阅卷系统手写汉字图像进行随机采样得到其特征;然后对其进行稀疏表示,并最小化其l1范数以得到样本的稀疏解;最后利用该稀疏解的系数判别测试样本的类别。该方法用对信号的随机采样替代了传统的特征提取方法,简化了算法的实现过程,同时用现有的训练样本组成训练字典,避免了复杂的训练过程。该算法在手写汉字数据库ETL9B上的识别率达到99.1%。 相似文献
14.
近年来基于深度学习的方法识别手写体汉字取得了很多突破,但现有的一些方法存在计算参数多、模型收敛慢、训练时间长的缺点。针对以上问题,提出了基于GoogLeNet的脱机手写体汉字识别模型HCCR-IncBN,模型使用了5个Inception-v2模块,训练参数较少,模型收敛更快,存储整个模型只需要26MB的存储空间。实验利用HCCR-IncBN模型在ICDAR2013数据集获得了95.94%的识别准确率,表明模型在没有使用任何手写体汉字的特定领域知识和无需人工提取其他特征的前提下能够获得较高的识别效果。 相似文献
15.
在MATLAB中构建脱机手写文字识别系统,并利用Levenberg-Marquardt算法对标准BP神经网络的阈值和权值进行优化。经过仿真实验,证明该改进方法克服了在识别过程中BP网络存在的训练时间长、收敛速度慢等缺点,并且提高了系统的识别率,是一种有效可行的BP网络改进方法。 相似文献