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手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究  
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【作者】 董慧;
【导师】 盛立东;
【学位授予单位】 北京邮电大学;
【学科专业名称】 信号与信息处理
【学位年度】 2007
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 北京邮电大学
【网络出版投稿时间】 2007-10-09
【关键词】 手写数字识别; BP算法; 神经网络; 特征提取; 特征选择;
【英文关键词】 Handwriting Digits Recognition; BP Algorithms; Neural Network; Feature Extraction; Feature Selection;
【中文摘要】 手写数字识别是文字识别中的一个重要的研究课题，数字的类别只有十种，笔划又简单，其识别问题似乎不是很困难。但事实上，一些测试结果表明，数字的正确识别率并不如印刷体汉字识别正确率高，甚至也不如联机手写体汉字识别率高，而只仅仅优于脱机手写体汉字识别。手写数字识别的难度在于其变体极多，而且对数字识别单字识别正确率的要求要比文字要苛刻得多。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。 本文主要对手写体数字识别的关键问题——特征提取和特征选择进行了探讨和实验。本文的工作主要有以下几个方面： 1．在研究了多种手写数字特征的基础上，本文提取了轮廓特征、笔划密度特征、粗网格特征、重心及重心矩特征、首个黑点位置特征、投影特征及傅立叶变换特征等七种手写数字的结构和统计特征。 2．从多种特征选择方法中，采用了类内类间比、K-W检验及熵函数这三种特征选择方法对特征进行了选择。 3．通过大量实验，对手写体数字的特征降维问题进行了分析研究。 ...
【英文摘要】 Handwriting digits recognition is an important research subject in character recognition. The difficulties of handwriting digits recognition are due to its various anamorphosis. At present, the digits recognitions of different letterforms, especially the offline handwriting digits recognition, are still under development, and the recognition effect is not ideal. Therefore, it is still a very important research direction to study simple and high-efficient handwriting digits recognition. T...
【更新日期】 2007-11-14

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