手写数字相关论文
针对手写数字识别模型偏大、嵌入式系统芯片运算量有限等问题，开展基于机器视觉的手写数字识别系统设计研究。采用STM32H743VIT6作......
光学衍射神经网络（optical diffraction neural network, ODNN）以光波作为计算媒介执行神经网络的逻辑分析与运算功能,具有高速度、......
以卷积神经网络为基础,使用Python作为开发语言,设计基于Keras深度学习框架的手写数字识别神经网络模型.引入计算机视觉技术,运用O......
光学字符识别是20世纪20年代逐步发展起来的一门自动化技术。日常生活中会遇到各种各样的数字信息需要录入到计算机中去，如大规模的......
近年来,无论在学术领域,还是在工业领域,深度神经网络模型都是一个热门的话题。各种顶级期刊和会议上每年都有大量深度神经网络的......
手写数字识别技术是一个非常典型的模式识别的问题，具有很大的应用价值和理论研究价值。其中，信函的自动分拣是其典型应用之一。 ......
图像分类是人工神经网络的研究领域之一,手写数字识别又是图像分类的一个重要应用。人工神经网络是根据生物脑学习和记忆的功能,仿......
【摘 要】在邮编图像分割后需要提取单个数字字符进行识别，针对分割后的图像容易出现断笔的问题，提出首先应用形态学进行相关操作，然......
手写数字识别具有广泛的应用前景，很多学者对此做了大量的研究，提出了很多预处理和模式识别的算法，大大提高了手写数字的识别精度。但......
随着信息技术的快速发展,利用计算机识别手写数字节省了大量的人工识别成本,具有一定的现实意义。通过Python语言构建神经网络,以......
数字识别(Digit Recognition),是计算机从纸质文档,照片,或其他来源接收和理解并识别可读的数字的能力。根据数字来源的产生方式的......
在卷积神经网络的基础上改进了LeNet-5模型,建立了更适合于手写数字识别的神经网络模型,并对改进后的模型及网络训练识别过程进行......
针对正则化极限学习机(RELM)中隐节点数影响分类准确性问题,提出一种灵敏度正则化极限学习机(SRELM)算法.首先根据隐含层激活函数......
随着国家"科技强检"战略的实行,分类卷宗材料这种繁杂的工作无疑成为检务人员的负担,于是利用计算机识别文件表面的数字编号来对材......
内容简介及技术水平:表格自动阅读机能直接阅读表中的手写数字及符号,可解决大量数据自动输入问题。该技术已达到世界先进水平。处......
提出了基于非线性势函数的一种几何分类方法,设计了利用电势理论来改造决策面判别函数和利用非线性势函数对手写数字进行分类的算......
CNN卷积神经网络是图像识别和分类等领域的前沿研究方法。由于CNN模型训练效果与实际测试之间存在较大的差距,为提高自由手写数字......
离线手写数字识别是光学字符识别的一个重要分支,在银行票据识别、邮政编码识别等领域有着广泛的应用。由于单一分类器在识别率上......
设计了支票小写金额自动识别系统的前期处理模块,包括手写数字串的提取与分割。在数字串的提取过程中,首先采用动态阈值选取算法去......
用户出门在外,使用移动设备搜索资料时,会明显的感觉到输入关键字与访问搜索引擎实在有太多不便,比如用户们没办法像电脑设备上那......
提出了一种性能优越的手写体数字综合识别系统。系统使用了一个二维Gabor变换下感受视野的特征映分类子网,一个几何特征分类子网和......
神经网络是模式识别中一种常见的分类器。针对同一个分类问题,构建多个分类器并把多个分类器进行融合可以提高分类系统的分类正确......
近年来,深度学习的概念非常火热。深度学习的概念最早由Hinton等人在2006年提出。基于深度置信网络(DBN),提出非监督贪心逐层训练......
针对传统的手写数字识别准确率低的缺点,将机器学习方法引入手写数字识别。提取数字图像的水平交点、垂直交点和对角交点作为手写......
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手写数字逆向传播(Back Propagation,BP)神经网络由输入层、隐藏层、输出层构成。训练数据是MNIST开源手写数字集里60000个样本,BP......
针对目前基于卷积神经网络模型(CNN)手写数字辨识算法收敛速度慢、识别率低的问题,设计一种CNN网络模型。在模型训练时,改进模型学......
自由手写体数字识别广泛应用于信息录入和文本识别中。基于组合分类器实现手写数字的识别,克服了单因子识别的局限性,识别中使用距......
手写数字自动识别应用在热轧炼钢生产流水线中可解放劳动力,提升准确率并提高工作效率。为此根据具体需求,系统地分析了板坯号图像......
无纸化办公不仅可以为银行节省成本，更能加速业。务处理效率，为银行业务创造更多的营销机会。近年来，无纸化办公系统通过对各办公要素......
忆阻器在神经网络方面有巨大的潜力优势。利用忆阻器的模拟特性可以很好的存储神经网络的权重。本文通过MATLAB的simulink工具箱搭......
在LeNet-5模型的基础上,改进了卷积神经网络模型,对改进后的模型及网络训练过程进行了介绍,推导了网络模型训练过程中涉及到的前向......
针对传统手写数字识别方法识别率较低的问题,提出一种融合卷积神经网络(F-CNN)模型。通过结合暹罗网络(SN)模型和二进制卷积神经网......
随着信息化技术的迅速发展,社会各个行业对信息化技术的依赖与日俱深,其中一个重要的场景就是将用户的手写信息识别到计算机系统中......
手写数字识别是图像处理和模式识别领域中的重要研究课题之一。手写数字由于书写者的因素，使它的数字图像的随意性很大，如：字体大小、......
手写体数字识别的应用非常广泛,而且要求识别有较低的误识率。传统的手写数字识别的方法是通过提取手写数字高维数特征集,并运用特......
介绍了光学字符识别的几种方法以及神经网络的特点 ,神经网络技术能够解决传统OCR方法所不能解决的问题 ,同时指出了手写数字识别......
手写字符识别作为模式识别领域的一个重要应用,在当今社会非常活跃。并且对计算机理论,语音识别,指纹识别及人工智能等均有影响。......
随着世界经济越来越发达,各国经济交流日益加深,人们每天要处理大量的票据。手写数字在这个领域是必不缺少的,例如人们要处理许多......
手写数字分类问题是机器学习与模式识别领域的基础问题之一,也是OCR的核心技术,具有重要的现实意义。本文针对MNIST手写数字数据集......
手写粉笔字在生产生活中应用广泛,针对手写粉笔字易与背景混淆的特点,提出了手写粉笔数字自动识别方法,分别通过粉笔字普适性分割......
为了提高神经网络对手写数字的识别率,基于Adaboost思想改进Adaboost-BP二分类算法,实现用于多分类的Adaboost-BP算法,提高了神经......
该文针对银行票据识别系统中的手写数字的识别问题，利用神经网络和支撑向量机相结合的方法构建了手写数字的识别核，并利用支撑向量机......
反向传播算法的原理：从最后一层网络的输出与实际结果的差异推导，根据每层网络与上一层网络结点之间的权重矩阵Theta_L计算每一层网......
笔者首先介绍了手写字符识别的背景以及研究方向,重点阐述了图像处理提取特征的方法以及BP神经网络的原理及应用。识别系统分为3个......
利用卷积神经网络(CNN)识别手写数字是当前的研究热点,但CNN算法对硬件设备要求高,预测速度慢。而传统的机器学习分类算法通常需要......
