经验模型分解在手写体数字识别中的应用

• 作者: 胡合兴
• 来源期刊: 湖南文理学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 经验模型分解(EMD) 手写体数字识别 Hilbert变换 瞬时频率
• 年，卷（期）: 2005,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机·电气
• 页码范围: 74-78
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3146字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6164.2005.03.023

摘要

将经验模型分解方法应用于手写体数字识别,提出了一种新的识别方法. 该方法基于字符的轮廓信息特征,具有平移不变性、缩放不变性、旋转不变性. 本文基于分段线性逼近方法提取手写体数字图像的外轮廓,由外轮廓数据构造一个信号s(t),对s(t)进行经验模型分解以抽取它的第一个内蕴模式函数并计算该内蕴模式函数的瞬时频率,选取5个较大的瞬时频率值以及它们之间的时间间隔作为9个特征值;然后对s(t)的波形再重采样16个点作为16个描述s(t)的波形的特征值;最后,采用基于反向传播算法的有多个多输入单输出形式的三层前馈神经网络进行分类与识别. 实验结果表明该方法获得了97.5%以上的正确识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡合兴	湖南大学数学与计量经济学院	4	9	2.0	3.0