【摘 要】
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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,对比传统的统计该行或该列白像素出现的总量
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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,对比传统的统计该行或该列白像素出现的总量的方法,并且相应地在预处理阶段中采用＂纵向拉伸＂的字符填充方法,实验结果表明可使识别率提高近10.04%。该方法对手写体数字的结构表达更准确。实验使用MNIST手写数据库作为样本来源,利用概率神经网络进行分类识别,以识别率作为评价指标。
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