手写体数字的识别方法研究
1.昆明理工大学信息工程与自动化学院;2.云南电网有限责任公司电力科学研究院;3.华北电力大学自动化系
摘要: 手写体数字识别是一个传统和典型的模式识别问题,本文采用最小距离法、K近邻法和BP神经网络三种方法。使用MATLAB软件对数字特征提取并进行编程,对手写体数字训练并且对训练结果进行测试;最后对手写体的程序进行数字识别并显示结果。通过以上这些方法试验,得到每一种方法所对应的特征的分类结果和分类的正确率,并对分类结果和正确率做了对比和分析,最终得出分类结论。
关键词:
手写体的数字识别;最小距离法;;近邻法;BP神经网络;模式识别;
手写体的数字识别;最小距离法;;近邻法;BP神经网络;模式识别