基于双射变换的脱机手写数字识别方法

• 作者: 刘纯平 王朝晖 王鑫 章浩泽
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 双射变换 结构特征 手写数字识别 反向传播神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 227-230
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4070字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1206-0288

摘要

针对传统特征提取和分类方法速度慢、稳定性差、识别率低等特点,提出了一种基于外围结构特征提取的手写数字识别方法.该方法多次少量地提取经过双射变换后的图像外围结构特征,对每一次提取的特征结合BP神经网络生成相应的分类器,对不同特征的分类结果进行融合得出手写数字的识别结果.实验结果表明,该特征提取方法实现简单,运算量小,大大提高了脱机手写数字的识别率和效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘纯平	苏州大学计算机科学与技术学院	54	665	13.0	24.0
2	王朝晖	苏州大学计算机科学与技术学院	35	153	8.0	10.0
3	王鑫	苏州大学计算机科学与技术学院	33	74	4.0	7.0
4	章浩泽	苏州大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0