基于神经网络及多层次信息融合的手写体数字识别

• 作者: 任莉 居琰 汪同庆
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 信息融合 神经网络 手写数字识别 特征提取
• 年，卷（期）: 2003,（12）
• 页码范围: 2286-2290
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3577字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2003.12.058

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪同庆	重庆大学光电工程学院	92	987	18.0	24.0
2	任莉	重庆大学光电工程学院	18	164	8.0	12.0
3	居琰	重庆大学光电工程学院	25	354	12.0	18.0