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一种基于方向特征的孟加拉手写体数字识别方法
一种基于方向特征的孟加拉手写体数字识别方法
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摘要：
本文根据孟加拉数字的特点，用Kirsch算子提取字符图像象素的水平、垂直、右对角线和左对角线特征矢量，采用BP神经网络作分类器进行识别。实验结果显示，对于孟加拉手写体数字具有较高的识别率和较快的识别速度，并对其它手写体数字也有很强的应用性。
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Grassmann流形
几何变换
最近邻分类
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特征提取
Kirsch算子
孟加拉手写体数字
BP神经网络
基于形体特征的手写体数字识别
手写体数字
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研究主题发展历程
节点文献
方向特征
Kimch算子
孟加拉手写体数字
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
图象识别与自动化
主办单位：
上海邮政科学研究所
出版周期：
半年刊
ISSN：
CN：
开本：
出版地：
上海中山北路3185号
邮发代号：
创刊时间：
语种：
出版文献量（篇）
298
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1
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