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摘要:
通过对数字识别算法的研究和印刷体数字特征进行分析,提出一种通过统计预处理后的已知类别样本的特征点分布概率为模板,并通过计算待识别样本与模板距离来确定待识别样本所属类别的方法。该方法运行速度快,识别精度高,但只局限于对印刷体数字的识别。实验结果显示,该方法对印刷体数字的识别率可达99%左右,优于一般结构特征识别方法。
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文献信息
篇名 印刷体数字识别研究与实现
来源期刊 长春理工大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 印刷体数字 数字识别 模式识别
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 101-103
页数 3页 分类号 TP391
字数 1832字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 白宝兴 长春理工大学计算机科学技术学院 20 158 9.0 12.0
2 王育卜 长春理工大学计算机科学技术学院 1 4 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
印刷体数字
数字识别
模式识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
长春理工大学学报(自然科学版)
双月刊
1672-9870
22-1364/TH
16开
长春市卫星路7089号
1978
chi
出版文献量(篇)
3546
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14
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