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针对手写数字识别研究中统计特征和结构特征融合困难的问题,利用主分量分析法提取数字字符结构特征的统计信息,重建数字模型,并估计重构偏差,同时提取数字的高宽比特征和欧拉特征,通过组合与3种特征相对应的贝叶斯分类器的分类结果实现数字识别。使用该方法对样本库中的样本进行测试,正确识别率为90.73%。
基于主分量分析法的脱机手写数字识别
【摘 要】
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针对手写数字识别研究中统计特征和结构特征融合困难的问题,利用主分量分析法提取数字字符结构特征的统计信息,重建数字模型,并估计重构偏差,同时提取数字的高宽比特征和欧拉特征,通过组合与3种特征相对应的贝叶斯分类器的分类结果实现数字识别。使用该方法对样本库中的样本进行测试,正确识别率为90.73%。
【机 构】
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三峡大学电气信息学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2007年18期
【基金项目】
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湖北省教育厅科学技术基金资助项目（2003A002）
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