用于手写体数字不变性特征提取及识别的自组织算法

• 作者: 常胜江 林列
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 手写体 手写体数字识别 特征提取
• 年，卷（期）: 2003,（10）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1506-1509
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 4130字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0372-2112.2003.10.016

摘要

针对无约束手写体数字的特点,本文提出了一种用于手写体数字特征提取和识别的神经网络与视觉学习相结合的自织织学习算法,为了避免网络规模太大引起"过度训练"现象而导致网络的推广能力下降,提出了一种在学习过程中自适应删剪不重要权重的方法.计算机模拟结果显示该算法能有效地提取手写体数字的不变性特征,进而提高对无约束手写体的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	常胜江	南开大学现代光学研究所	80	596	15.0	19.0
2	林列	南开大学现代光学研究所	22	59	4.0	6.0