【摘 要】
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UK测验量表中的手写体数字用铅笔书写,书写无限制,因而存在断笔、模糊等现象.该文针对UK量表中手写体数字的这些特点,提出了基于集成思想构建的手写体数字识别系统.该系统充
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UK测验量表中的手写体数字用铅笔书写,书写无限制,因而存在断笔、模糊等现象.该文针对UK量表中手写体数字的这些特点,提出了基于集成思想构建的手写体数字识别系统.该系统充分利用了统计特征和结构特征的互补性,并设计了不同的分类器进行识别.在特征提取方面,该文充分利用了小波的优良特性,并将其与结构特征及其它统计特征进行组合,尽可能表达了数字图象中的信息.在分类器设计上,利用Bagging思想对神经网络的性能进行增强,提高识别率.该文设计的分类器系统具有速度快、分类精度高等优点,实验结果验证了理论分析的正确性.批量实验表明,该文提出的手写体数字识别系统对于无限制手写体数字体现了很好的识别效果.
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