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1、手寫體字符識(shí)別是模式識(shí)別中一個(gè)非常重要和活躍的研究領(lǐng)域,字符識(shí)別不是一項(xiàng)孤立的技術(shù),它所涉及的問題是模式識(shí)別的其他領(lǐng)域都無法回避的;應(yīng)用上,作為一種信息處理手段,字符識(shí)別有廣闊的應(yīng)用背景和巨大的市場(chǎng)需求。因此,字符識(shí)別的研究具有理論和應(yīng)用的雙重意義。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別方法是近年該研究領(lǐng)域的一種新方法,該方法具有一些傳統(tǒng)技術(shù)所沒有的優(yōu)點(diǎn):良好的容錯(cuò)能力、分類能力強(qiáng)、并行處理和自學(xué)習(xí)能力,并且是離線訓(xùn)練和在線識(shí)別。這些優(yōu)點(diǎn)使它在手寫體字符的識(shí)
2、別中能對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速實(shí)時(shí)處理,并達(dá)到良好的識(shí)別效果。由于手寫體字符的識(shí)別(特別是手寫體數(shù)字識(shí)別)要求系統(tǒng)必須具有很高的識(shí)別率和可靠性,而這兩者又往往是難以兼顧,針對(duì)這一情況本文建立了一種用于手寫體字符識(shí)別的三級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。在該模型中,各個(gè)子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別與不同的具有互補(bǔ)性的圖像特征提取方法相結(jié)合;識(shí)別時(shí),三個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)先串聯(lián)再并聯(lián),利用拒絕機(jī)制和投票機(jī)制進(jìn)行協(xié)作識(shí)別。該模型充分有效的利用了各種特征信息,從實(shí)驗(yàn)結(jié)果看,也達(dá)到了較好的辯識(shí)
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