双X特征下自组织竞争网络的手写字符识别

• 作者: 丁亚林 付金宝 仲崇亮
• 来源期刊: 液晶与显示
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 图像处理 特征提取 神经网络 自组织竞争网络
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 所属期刊栏目: 成像技术与图像处理
• 页码范围: 116-122
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3992字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/YJYXS20112601.0116

摘要

对图像预处理、字符特征提取和神经网络类型的选择、优化、训练及调整等进行研究,提出运用双X特征作为输入的自组织竞争网络对手写字符进行识别的方法.首先进行图像预处理,包括图像的灰度化、二值化、剪裁及缩放等.然后,提出字符的双X特征提取方法,并运用该方法提取各个字符的特征信息.最后,将字符特征数据送入自组织网络中进行学习,反复试验确定理想网络参数,使其可以自组织地将各字符模式相区分.实验结果表明:这种方法减少送入网络的数据量,降低了冗余信息对网络的干扰,使网络处理的复杂程度大大降低,训练后的网络误差小,网络的错判率约为12%,比传统方法有明显提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁亚林	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	104	917	16.0	25.0
2	付金宝	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	12	59	5.0	7.0