基于2DPCA的手写数字识别

• 作者: 王军平 赵振华
• 来源期刊: 电子设计工程
• 学科: 工学
• 关键词: 特征矩阵 重构 最邻近法 2DPCA
• 年，卷（期）: 2012,（21）
• 所属期刊栏目: 计算机技术与应用
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2204字
• 语种: 中文

摘要

手写字符由于书写风格和习惯的不同，造成字符模式的不稳定。针对这一问题，本文首先对字符图像进行图像预处理，统一字符笔画的粗细，改善局部特征，随后利用二维主分量分析法（2DPCA）直接对字符图像矩阵进行变换．抽取字符特征，建立字符的特征矩阵及重构模型，利用最邻近方法和重构误差法进行字符识别。最后通过美国国家邮政局MINIST手写数字库中进行识别实验，验证了算法的准确性和鲁棒性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王军平	咸阳职业技术学院电子信息系	5	6	2.0	2.0
2	赵振华	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	4	47	2.0	4.0