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基于二维双向PCA的手写数字识别算法研究
基于二维双向PCA的手写数字识别算法研究
作者:
郭春妮
高瑜翔
黄坤超
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
手写数字识别
K最近邻
二维主分量分析
二维双向主分量分析
识别率
摘要:
手写数字识别系统中,传统K最近邻(KNN)算法的识别速度较慢,而基于主分量分析(PCA)以及二维主分量分析(2DPCA)的KNN识别算法其识别速度虽有提升,但识别率仍然有待提高.为此,提出了一种基于二维双向主分量分析(Two Dimension Double PCA,2DDPCA)结合KNN的识别算法,并使用MINIST手写数据集进行了仿真实验验证,结果表明,该算法与2DPCA相比,在识别速度相当的情况下,识别率可提高近3个百分点.
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文献信息
篇名
基于二维双向PCA的手写数字识别算法研究
来源期刊
无线电工程
学科
工学
关键词
手写数字识别
K最近邻
二维主分量分析
二维双向主分量分析
识别率
年,卷(期)
2019,(12)
所属期刊栏目
专题技术与工程应用
研究方向
页码范围
1099-1102
页数
4页
分类号
TN911.73
字数
2925字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1003-3106.2019.12.015
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
黄坤超
17
43
3.0
6.0
2
高瑜翔
成都信息工程大学通信工程学院
20
17
3.0
3.0
3
郭春妮
成都信息工程大学通信工程学院
4
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2020(1)
引证文献(1)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
手写数字识别
K最近邻
二维主分量分析
二维双向主分量分析
识别率
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
无线电工程
主办单位:
中国电子科技集团公司第五十四研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1003-3106
CN:
13-1097/TN
开本:
大16开
出版地:
河北省石家庄市174信箱215分箱
邮发代号:
18-150
创刊时间:
1971
语种:
chi
出版文献量(篇)
5453
总下载数(次)
12
总被引数(次)
20875
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