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基于扇形特征和BP神经网络算法的字符识别
被引量:
3
1
作者
曾子铭
韩忠华
+1 位作者
刘春光
王鑫
《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2010年第3期604-608,共5页
目的根据字符的扇形特征提取方法,BP神经网络算法,寻求一种识别率较高的字符识别方法.方法将待识别的文件进行图像预处理,然后对处理后的单字符使用扇形算法提取出32个特征量,组成特征向量,采用BP神经网络对特征向量进行训练和识别,最...
目的根据字符的扇形特征提取方法,BP神经网络算法,寻求一种识别率较高的字符识别方法.方法将待识别的文件进行图像预处理,然后对处理后的单字符使用扇形算法提取出32个特征量,组成特征向量,采用BP神经网络对特征向量进行训练和识别,最后应用选择性阈值最小距离方法对输出结果进行判断,减少误识别率.结果通过使用扇形特征提取方法、BP神经网络和选择性阈值最小距离方法,达到了较好的字符识别效果,实验结果表明该方法识别精度较高,训练时间较短.结论保持一定数量以上的训练样本和训练次数,可进一步提高字符识别的正确率.采用扇形特征和BP神经网络算法可应用于字符识别.
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关键词
扇形特征提取
BP神经网络
选择性
阈值
最小
距离
字符识别
下载PDF
职称材料
题名
基于扇形特征和BP神经网络算法的字符识别
被引量:
3
1
作者
曾子铭
韩忠华
刘春光
王鑫
机构
沈阳建筑大学信息与控制工程学院
沈阳建筑大学学报编辑部
出处
《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2010年第3期604-608,共5页
基金
辽宁省自然科学基金项目(20082007)
文摘
目的根据字符的扇形特征提取方法,BP神经网络算法,寻求一种识别率较高的字符识别方法.方法将待识别的文件进行图像预处理,然后对处理后的单字符使用扇形算法提取出32个特征量,组成特征向量,采用BP神经网络对特征向量进行训练和识别,最后应用选择性阈值最小距离方法对输出结果进行判断,减少误识别率.结果通过使用扇形特征提取方法、BP神经网络和选择性阈值最小距离方法,达到了较好的字符识别效果,实验结果表明该方法识别精度较高,训练时间较短.结论保持一定数量以上的训练样本和训练次数,可进一步提高字符识别的正确率.采用扇形特征和BP神经网络算法可应用于字符识别.
关键词
扇形特征提取
BP神经网络
选择性
阈值
最小
距离
字符识别
Keywords
sector approach for feature extraction
BP neural network
the selective thresholding minimum distance technique
character recognition
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于扇形特征和BP神经网络算法的字符识别
曾子铭
韩忠华
刘春光
王鑫
《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2010
3
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职称材料
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