【摘 要】
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多年来,手写体字符识别技术取得极大的进展.近年来,基于神经网络的手写体字符识别技术得到广泛的研究.用于识别的网络模型有BP网络、RBF、SOFM等,由于不同种类的网络有其自身
【出 处】
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中国航空学会信号与信息处理专业第六届学术会议
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多年来,手写体字符识别技术取得极大的进展.近年来,基于神经网络的手写体字符识别技术得到广泛的研究.用于识别的网络模型有BP网络、RBF、SOFM等,由于不同种类的网络有其自身的局限性,无法获得非常满意的字符识别效果.考虑到不同的网络是用于处理没的特性,本文试图将不同的网络集成从而提高字符识别率,同时,本文在系统中使用了与字符类别相关的自适应归功于化方法,全局映射变换(GAT).它针对参考模板对输入模板进行全局的归一化操作从而进一步提高了字符识别率.我们使用手写体数字进行实验,并给出实验结果.
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