【摘 要】
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针对目前手写数字识别精度不高的问题，通过对手写数字图像的研究，提出了基于手写数字图像的空间、旋转、层次和结构特性的特征提取方法。该方法把手写数字的统计和结构特征结合
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40971275、50811120111)
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针对目前手写数字识别精度不高的问题，通过对手写数字图像的研究，提出了基于手写数字图像的空间、旋转、层次和结构特性的特征提取方法。该方法把手写数字的统计和结构特征结合起来，以特征提取方法为基础，利用LibSVM算法对手写数字特征进行了训练和识别。通过实验给出了各个参数的推荐值，利用推荐参数值，手写数字MNIST字体库的识别率高达99．3333%。实验结果表明了该算法在识别手写数字上的有效性和准确性。
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