基于混合特征的孟加拉手写体数字识别

• 作者: 刘春丽 吕淑静
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 特征提取 Kirsch算子 孟加拉手写体数字 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（20）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 214-215
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 1844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2007.20.063

摘要

根据孟加拉手写体数字的特点,用Kirsch算子提取象素的水平、垂直、右对角线以及左对角线的特征矢量,并与字符图像的密度特征相结合,采用BP算法训练的MLP网络作分类器进行识别.最后,用从实际孟加拉信封图像中采集到的手写体数字作样本进行实验,达到了96.1%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	刘春丽		1	10	1.0	1.0
2	吕淑静		1	10	1.0	1.0