| 基于RBF网络的光学字符提取与识别新方法 |
| |
| 引用本文： | 刘莉,叶玉堂,谢煜,宋昀岑,蒲亮,张静,陈镇龙.基于RBF网络的光学字符提取与识别新方法[J].光电工程,2010,37(11). |
| |
| 作者姓名： | 刘莉 叶玉堂 谢煜 宋昀岑 蒲亮 张静 陈镇龙 |
| |
| 作者单位： | 电子科技大学光电信息学院,成都,610054 |
| |
| 基金项目： | 港关键领域重点突破项目 |
| |
| 摘 要： | 提出了一种新的基于统计与模糊隶属度的光学字符特征提取方法,可以快速准确地识别受噪声污染的光学字符.相比传统算法,本文方法的特征空间区分度更高,最小类间距离扩大33.2%以上.应用在径向基函数(Radical Basis Function,RBF)神经网络中,在字体字号变化且有背景噪声污染的影响下,识别率高达99%以上,且相比直方图投影法提速75%.理论分析与实验结果表明,与传统方法相比,该算法抗噪能力更强、模式区分度更高、时空复杂度更低,更简约、更全面地覆盖了字符的特征,应用范围广.已应用于实际系统,取得很好的实验结果.
|
| 关 键 词： | 特征提取 隶属度 神经网络 光学字符识别 |
A Novel Approach for Character Feature Extraction and Recognition Based on RBF Neural Network |
| |
| LIU Li,YE Yu-tang,XIE Yu,SONG Yun-cen,PU Liang,ZHANG Jing,CHEN Zhen-long.A Novel Approach for Character Feature Extraction and Recognition Based on RBF Neural Network[J].Opto-Electronic Engineering,2010,37(11). |
| |
| Authors: | LIU Li YE Yu-tang XIE Yu SONG Yun-cen PU Liang ZHANG Jing CHEN Zhen-long |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | RBF |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
