基于图像特征提取的脱机手写数字识别方法

• 作者: 周胜明 张玉叶 王春歆
• 来源期刊: 光学与光电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 脱机手写数字识别 主分量分析 结构特征 统计特征
• 年，卷（期）: 2016,（5）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 43-47
• 分类号: TP311
• 语种: 中文

摘要

脱机手写数字识别其本质是数字的图像特征匹配问题,所以需要进行手写数字的特征提取,为了准确识别,往往使用较高的特征维数,这就导致识别效率较低.为了提高识别效率,同时为了保持较高的识别率,提出了一种基于图像特征提取的脱机手写数字识别方法.首先利用主分量分析法抽取数字字符图像的统计特征,来降低数字的特征维数,通过对主分量重建模型的误差分析进行数字识别;然后,结合手写数字的笔画结构不稳定的特点,设计并提取数字的宽高比结构特征,进一步比对识别;最后,利用自制训练样本及测试样本库进行仿真实验,数字识别率为96％,识别准确率较高.