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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

本文标签: 数字识别特征手写体手写