仲崇亮
,
丁亚林
,
付金宝
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20112601.0116
对图像预处理、字符特征提取和神经网络类型的选择、优化、训练及调整等进行研究,提出运用双X特征作为输入的自组织竞争网络对手写字符进行识别的方法.首先进行图像预处理,包括图像的灰度化、二值化、剪裁及缩放等.然后,提出字符的双X特征提取方法,并运用该方法提取各个字符的特征信息.最后,将字符特征数据送入自组织网络中进行学习,反复试验确定理想网络参数,使其可以自组织地将各字符模式相区分.实验结果表明:这种方法减少送入网络的数据量,降低了冗余信息对网络的干扰,使网络处理的复杂程度大大降低,训练后的网络误差小,网络的错判率约为12%,比传统方法有明显提高.
关键词:
模式识别
,
图像处理
,
特征提取
,
神经网络
,
自组织竞争网络
