基于模版对比的手写体数字识别神经网络模型

摘要：

针对现有手写体数字识别神经网络模型的不足,提出基于模版对比的改进方法.建立8×12像素的手写体数字0-9的标准模版,则模版中每个数字与其他数字之间存在一定的像素差异,以此作为标准模版差异值.由于书写存在不确定性,采用在一定范围内随机增大或减小标准模版差异值的方法来构建神经网络模型的训练样本、检验样本与测试样本.在遵循建模基本原则和步骤的情况下,建立了泛化能力较好的手写体数字识别的神经网络模型.实验表明:该方法建模便捷、实用性好,测试样本的正确识别率迭99.6%以上.

关键词：模版对比、手写体数字、识别、神经网络

所属期刊栏目：44

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2008-05-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：226-228