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2024年3月31日发(作者:)
北京邮电大学
硕士学位论文
手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究
姓名:董慧
中请学位级别:硕士
专业:信号与信息处理
指导教师:盛立东
20070308
手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究
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,数字的正确识別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?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
检验及爛函
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。
4
•建立了一个基于
BP
神经网络的手写体数字识别系统,将原始特
征和选择后的特征经过该
BP
神经网络检验,取得了较好的系统性能, 从
而证明上面提出的方法是可行的。
关键词手写数字识别
BP
算法神经网络特征提取特征选择
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