基于小波变换Hopfield神经网络的手写体数字识别

• 作者: 李朝峰 杨盈
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: Hopfield神经网络 小波变化 字符识别
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 282-283
• 页数: 2页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0570.2009.09.118

摘要

手写数字识别是模式识别的一个分支,手写数字识别的方法很容易推广到其他一些相关问题,因此在模式识别领域中占有重要地位.虽然数字只有十种且笔划简单,但由于不同人书写习惯不同,上下文联系较小,要获得较高的识别率并不容易.本文提出了一种基于小波和Hopfield神经网络的手写体数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用Hopfield网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有较好效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨盈	江南大学信息工程学院	2	2	1.0	1.0
2	李朝峰	江南大学信息工程学院	16	173	7.0	13.0