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qy_手写数学公式的识别与算法研究_方洪波.caj
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手写数字识别算法的实现和对比研究
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对手写数字的识别有许多种方法,比如基于概率统计的识别方法[2]、模版最短距离匹配[2]、基于几何矩[8]、Zernike矩[8]对图像的描述和神经网络识别法[5]等等。在本文我使用了基于贝叶斯公式[6]的概率统计法、最短距离模版匹配、图像几何矩和Zernike矩特征提取的识别方法。
基于K-近邻算法的手写数字识别研究
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基于K-近邻算法研究手写数字(0-9)的识别问题,本文通过对手写数字的图像进行处理,提取特征向量,使用Python实现了K-近邻算法,并在此基础上开发了一个GUI测试程序。
基于深度学习的手写数字识别研究及应用_黄献通.caj
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数据结构和算法在实际中的应用——两种手写数字识别算法的研究|数据结构和算法在实际中的应用——两种手写数字识别算法的研究.pdf
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摘 要:本文从手写数字识别这一较为简单的模式识别问题入手,探讨数据结构与算法在实际生活中的应用。本文研究两种手写数字识别算法——基于K-近邻算法(KNN)的手写数字识别算法和基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别算法,说明两种算法的基本原理,并对比两种算法之间的优缺点。 关键字:手写数字识别算法,KNN,CNN
论文研究-数学公式基线结构分析及识别算法研究.pdf
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公式识别问题被分为字符分割和结构分析两部分内容。系统地研究了数学公式识别的全过程,使用自适应字符分割方法和基线结构分析算法成功地实现了一般数学公式的识别,识别率比较高,较好地完成了公式识别任务。从实验结果中可以看出,这种基于基线结构分析的数学公式识别方法能够满足大多数印刷体公式的识别,是一种较好的方法。
基于几何中心静态手写签名的识别算法研究 (2012年)
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研究了静态手写体签名识别和认证的问题。针对静态手写体签名无法提供笔画之间前后时序动态信息和手写笔画的压力信息,提出了一种利用手写签名的几何中心作为特征值的识别和认证算法。首先将静态签名图像依据几何中心不断进行切分,使其成为独立的小块;然后依据各个小块的几何中心的相对位置和距离提取特征值;在此基础上进行签名识别和认证。实验结果显示本方法快速有效,所提取的特征能稳定地描述包含集合形变的手写签名字体。该
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基于目前细化和特征点提取的实现方法,提出了改进的分组细化方法和远端拐点法。改进的分组细化法能够在细化过程中,根据分组数标记字符图像中分叉点的类型,为后续的拐点提取做准备。给出了一种快速提取汉字拐点的方法远端拐点法。实验结果表明,该方法能够较好地提取笔段,特征点提取的正确率达到98.6%。
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