【摘 要】
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数字识别是文字识别中的一个研究课题.由于识别类型规模较少,在实际生活中有深远的应用需求,一直得到广泛的重视.近年来借助计算机技术的飞速发展,数字识别在电子商务,机器自
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数字识别是文字识别中的一个研究课题.由于识别类型规模较少,在实际生活中有深远的应用需求,一直得到广泛的重视.近年来借助计算机技术的飞速发展,数字识别在电子商务,机器自动输入等场合已经获得成功的实际应用.对于文字识别,目前已经发展了很多种方法,它们是基于神经网络算法,基于笔划特征的算法,基于遗传算法,基于小波变换算法,基于傅立叶变换算法,基于支持向量机算法和基于模板匹配算法等等.另一方面,手写数字识别的难度在于其变体极多.目前对各类字体的数字识别特别是脱机手写数字识别仍然处于在发展阶段,识别效果仍然不够理想.因此,研究简单高效的手写数字识别依然是一个重要的研究方向.本文通过分析和提取数字的外轮廓特征,网格特征和笔划密度特征和其他的统计特征,并结合使用Matlab工具箱中提供的人工神经网络函数设计了一种手写数字识别的新方法.实验表明,该方法可以获得较好的识别率.
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