信息检索方法在手写数字识别中的应用及改进

• 作者: 孔旭 孔琼香 李一鹏
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 手写数字识别 LSI 奇异值分解
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 图形与图像
• 页码范围: 106-110
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3513字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2012.06.021

摘要

本文首先将文本信息检索中LSI方法的思想和原理应用于手写数字识别问题,把手写数字图像看作空间向量的表示,通过计算未知数字与各训练集之间相关度排序来达到识别的目的,计算量小且有较低的误识率(5.5％)；其次,通过对所有0-9数字的训练样本排列为一个矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,将各训练样本在适当维数的左奇异向量上分别投影,得到了一种低阶表示下的相关度计算方法,该方法在保持原有较低误识率的同时,能极大地压缩原有训练样本数据(压缩掉的数据百分比超过95％)；另外,利用了区分不规范样本的思想,获得了更低的误识率(下降到4.5％).

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孔琼香	西安交通大学人居学院	10	147	6.0	10.0
2	孔旭	西安交通大学理学院	6	34	2.0	5.0
3	李一鹏	西安交通大学理学院	1	0	0.0	0.0