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以手写体数字的识别为研究中心,研究了针对手写体数字的特征提取和特征识别。利用像素点统计特征,图像结构交截特征,小波分析特征提取出了多维特征。介绍了级联分类的思想,引入拒识率的概念。提出了基于改进BP神经网络和支持向量机级联的手写体数字识别系统。实验验证,该方法能有效提高字符分类的识别率。
基于级联分类器的手写体数字识别研究
【摘 要】
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以手写体数字的识别为研究中心,研究了针对手写体数字的特征提取和特征识别。利用像素点统计特征,图像结构交截特征,小波分析特征提取出了多维特征。介绍了级联分类的思想,引
【机 构】
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同济大学电子与信息工程学院
【出 处】
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电脑知识与技术
【发表日期】
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2016年7X期
【基金项目】
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面向工业大型机械智能网络控制的多信息视觉识别和三维重构关键技术研究(编号:14JC1402203),国家科技支撑计划:电子器件组装高速精密机器人与自动化生产线研发及产业化,子课题名称:基于机器视觉的电子器件定位研究(编号:2015BAF10B01-01)
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