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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
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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. 展开更多
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
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