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脉冲神经网络(PCNN)被广泛应用于图像处理、模式识别等领域。提出了一种基于PCNN的凹点检测改进算法。首先改进神经元激励函数,并利用小波收缩法去噪,保持图像的层次性,然后通过凹点检测识别手写体。实验结果表明,提出的方法能有效提高手写字母的识别率,尤其是在噪声环境下,识别率得到大幅提升。
基于PCNN改进算法的手写体识别研究
【摘 要】
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脉冲神经网络(PCNN)被广泛应用于图像处理、模式识别等领域。提出了一种基于PCNN的凹点检测改进算法。首先改进神经元激励函数,并利用小波收缩法去噪,保持图像的层次性,然后
【机 构】
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成都东软学院计算机科学与技术系
【出 处】
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计算机科学
【发表日期】
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2016年02期
【基金项目】
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2014年四川省教育厅科研项目(14ZB0346);2013年成都东软学院科研项目(NEU2013-017)资助
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