手写体数字相关论文
本文建立了一个二级BP神经网络手写体数字识别系统，在这个系统的实现过程中，本文的工作主要有以下几个方面： 1．针对本文所使用样本......
近年来,独立成分分析算法(Independent Component Analysis, ICA)在图像处理领域得到了广泛的研究,并且在语音信号分离、图像信号......
本文主要针对手写体字符切分及识别中的若干问题进行了研究.为了更好的理解字符切分与识别,为此首先介绍了这两部分的内容, 接着根......
本文以手写体数字作为研究对象，针对手写体数字的书写自由的特点，对其拓扑结构进行了具体分析。提出两种提取特征值方案。一种方案将......
目前,我国在许多商业和政府机构、通讯、医院、保险行业中,票据处理是个繁重的劳动。长期以来,票据管理工作因管理手段落后,各类票......
字符识别(OCR)是模式识别的一个重要分支，手写体数字识别则一直是OCR中一个极具有挑战性的难题，本文探讨的主要内容是脱机手写体数字......
本论文的研究工作为具有较强理论研究意义和现实价值的手写体数字识别技术提供了新的思路和方法,同时对人工免疫系统这一刚刚起步......
BP神经网络广泛应用于非线性建模,模式识别、预测等方面。本文主要研究BP神经网络在脱机手写体数字识别方面的应用。神经网络具有......
提出了一种新的手写体数字识别方法。首先利用核主分量分析技术提取数字图像的全局特征,然后利用独立分量分析技术提取数字图像的......
针对主曲线算法初始化步骤效果差、导致所得结果不能正确反映数据的拓扑结构问题,对其进行改进,用连通K近邻代替第一主成分线找到......
通过对手写体数字识别技术的研究,本文建立了一个脱机手写体数字识别系统,对手写体数字的识别提出了一些新的思路,并对识别过程中......
提出了一种新的手写体数字识别方法。首先采用多分类器提取手写体数字的各类特征,以提高识别正确率;然后利用粗糙集对这些特征属性......
针对DBN网络隐含层层数难以选择的问题,从通信原理、信息理论以及实验数据等多方面出发,研究了深度信念网络（DBN）隐含层的层次趋势问......
手写体数字的识别是模式识别的一个重要课题,利用手写体数字的特征属性来进行决策识别是一种较好的方法。本文提出了一种新的,基于......
针对现有手写体数字识别神经网络模型的不足,提出基于模版对比的改进方法。建立8×12像素的手写体数字0～9的标准模版,则模版中每个......
手写体数字离线识别一直是模式识别研究的热点问题。手写体数字具有多变性和随意性较强的特点,在实际应用中对识别率要求较高,针对......
针对数字笔画简单的特点,参考汉字的基本笔画定义,给出了环笔画等五种笔画的定义,并由此提出了一种将五种笔画特征值和环的数目一......
首先对模式识别所用到的理论、研究背景及典型应用进行阐述;其次,探讨了如何提取数字字符的特征值,并对各种分类器的设计方法及其......
Bagging是一种用来提高学习算法准确度的方法,通过构造一系列预测函数并将其结果按投票规则进行合成,就可以将一个弱学习算法提升......
针对传统的基于骨架特征识别方法具有运算量大、速度慢、对细化等预处理要求高,以及受起始点、断笔、跟踪方式影响极大等缺点,本文......
本文介绍了利用BP神经网络来识别手写体数字的原理,分析了传统BP算法收敛速度较慢的原因,提出了一种提高网络收敛速度的改进算法。......
提出了一种用Bayes决策理论进行手写体数字识别的方法,对已知类别的样品提取特征建立数字样品库,对于任意的手写数字提取特征,根据......
为克服和改进传统的BP算法的不足，发挥神经网络和遗传算法各自的优势，提出一种新的基于遗传算法的改进的BP网络训练方法。在美国手写......
研究并实现了在抽取样本模式有效特征的基础上 ,训练神经网络分类器进行手写体数字识别的新方法。实验表明本方法的性能大大优于采......
在许多模式识别的应用中经常遇到这样的问题:组合多个分类器。提出了一种新的组合多个分类器的方法,这个方法由反向传播神经网络来......
卷积神经网络(Convolutional Neural Network,即CNN)是一种基于多层监督学习的人工神经网络,它改善了传统模式识别方法存在提取特......
当前卷积神经网络应用于手写数字的识别已成为研究的热点之一。本文在Matlab环境下输入手写数字图片,然后对图片进行灰度化、二值......
本文针对煤气储存罐体上高度的手写数字 ,由图象传感器获取十个数字手写体的图象信号进行数字识别 ,依据手写体字符“有效行”的特......
<正> 计算机文字识别,俗称光学文字识别,其英文术语为Optical Character Recognition(缩写为OCR),是指通过计算机技术及光学技术对......
本文探讨了在Python语言环境下,使用Tensor Flow与Open CV对以全国高考英语为模板设计的试卷中手写体数字及英文字符的提取,平滑,......
随着科技的发展,手写体数字的识别这一功能在许多的方面都有很多用途,特别是在我们的日常生活中。支持向量机在机器学习方面最主要......
近年来,卷积神经网络在图像的分类识别领域取得成功,并逐渐在许多嵌入式终端设备上得到应用.在Linux环境下采用QT开发框架,设计实......
不变矩理论自从提出以来,其应用及快速算法一直是一个比较热门的研究课题。以往的工作主要集中在利用面矩识别2D和3D物体。在本文......
本文介绍了小波分析与神经网络的基础知识,阐述了手写体数字识别技术的基本原理,针对传统的手写体数字识别技术的存在的局限性,本......
图像处理技术正日益成为社会各研究领域不可或缺的核心技术之一。计算机视觉技术更是引发了图像处理技术在测量识别领域的飞速发展......
本文建立了一个脱机手写数字识别系统，系统主要是由两个部分构成即：学习部分和识别部分。学习部分主要完成三个BP神经网络的学习训练......
基于粗网格特征提取再和Hopfield神经网络相结合的识别方法:首先用粗网格提取特征向量组,再将向量组分为8个分向量,然后再作为Hopf......
在脱机手写体数字识别项目中,重点研究在结构特征提取阶段,针对于二值字符图像的行列,使用统计该行或该列白线条出现的次数的方法,......
论述并设计实现一个自由手写体数字识别系统。首先对待识别数字的预处理进行介绍,主要是平滑滤波的处理方法;其次探讨如何提取数字......
手写体数字识别是多年来的研究热点，也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大，传统的识别方法很难达到高的识别率......
