手写体数字的识别方法研究

• 作者: 周雷 张长胜 闫江宝
• 来源期刊: 数据通信
• 关键词: 手写体的数字识别 最小距离法 近邻法 BP神经网络 模式识别
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 39-41
• 页数: 3页
• 字数: 1957字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-5057.2018.05.011

摘要

手写体数字识别是一个传统和典型的模式识别问题,本文采用最小距离法、K近邻法和BP神经网络三种方法.使用MATLAB软件对数字特征提取并进行编程,对手写体数字训练并且对训练结果进行测试;最后对手写体的程序进行数字识别并显示结果.通过以上这些方法试验,得到每一种方法所对应的特征的分类结果和分类的正确率,并对分类结果和正确率做了对比和分析,最终得出分类结论.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张长胜	昆明理工大学信息工程与自动化学院	91	218	7.0	10.0
2	闫江宝	昆明理工大学信息工程与自动化学院	11	20	3.0	3.0
6	周雷	云南电网有限责任公司电力科学研究院	6	10	2.0	3.0