| 基于Zernike矩与网格特征的两级神经网络字符识别系统 |
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| 引用本文： | 李了了.基于Zernike矩与网格特征的两级神经网络字符识别系统[J].宜春学院学报,2008,30(2):31-33. |
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| 作者姓名： | 李了了 |
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| 作者单位： | 内江师范学院计算机与信息科学系,四川,内江641112 |
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| 摘 要： | 从待识别字符中分别提取网格与Zernike矩特征,并将两种特征输入改进的BP神经网络进行比较,得知网格特征对随机噪声及笔划粗细变化不敏感,而Zernike矩特征对旋转不敏感,针对两种字符特征的缺点与优点,把以上两个神经网络进行联合,设计了一个两级神经网络字符识别系统,实验表明,基于不同特征输入的神经网络识别结果之间存在互补现象,上述两级神经网络分类器串级集成字符识别系统正确识别率达98%.
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| 关 键 词： | 字符识别 Zernike矩 网格特征 神经网络 Zernike moment 网格特征 两级 神经网络 字符识别系统 features grid based system character recognition 正确识别率 集成 串级 网络分类器 现象 互补 存在 结果 网络识别 实验 |
| 文章编号： | 1671-380(2008)02-0031-03 |
| 修稿时间： | 2008年2月24日 |
The two-level neural network character recognition system based on Zernike moment and grid features |
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| LI Liao-liao.The two-level neural network character recognition system based on Zernike moment and grid features[J].Journal of Yichun University,2008,30(2):31-33. |
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| Authors: | LI Liao-liao |
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