河南师范大学学报（自然科学版）
河南師範大學學報（自然科學版）
하남사범대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF HENAN NORMAL UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE)
2011年
2期
160-162
,共3页
PCA+4点%特征识别%细化%神经网络
PCA+4點%特徵識彆%細化%神經網絡
PCA+4점%특정식별%세화%신경망락
提出一种改进手写字体特征的提取方法:将传统的PCA特征方法与13点特征方法进行综合,得到一种PCA+4点的特征提取算法,然后通过BP神经网络进行训练识别.实验仿真表明这种改进的方法比PCA特征提取及13点特征提取的识别率高,特别在手写变化大、手写速度快等方面优势更加明显.
提齣一種改進手寫字體特徵的提取方法:將傳統的PCA特徵方法與13點特徵方法進行綜閤,得到一種PCA+4點的特徵提取算法,然後通過BP神經網絡進行訓練識彆.實驗倣真錶明這種改進的方法比PCA特徵提取及13點特徵提取的識彆率高,特彆在手寫變化大、手寫速度快等方麵優勢更加明顯.
제출일충개진수사자체특정적제취방법:장전통적PCA특정방법여13점특정방법진행종합,득도일충PCA+4점적특정제취산법,연후통과BP신경망락진행훈련식별.실험방진표명저충개진적방법비PCA특정제취급13점특정제취적식별솔고,특별재수사변화대、수사속도쾌등방면우세경가명현.
