信息检索方法在手写数字识别中的应用及改进

摘要：

本文首先将文本信息检索中LSI方法的思想和原理应用于手写数字识别问题,把手写数字图像看作空间向量的表示,通过计算未知数字与各训练集之间相关度排序来达到识别的目的,计算量小且有较低的误识率(5.5％)；其次,通过对所有0-9数字的训练样本排列为一个矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,将各训练样本在适当维数的左奇异向量上分别投影,得到了一种低阶表示下的相关度计算方法,该方法在保持原有较低误识率的同时,能极大地压缩原有训练样本数据(压缩掉的数据百分比超过95％)；另外,利用了区分不规范样本的思想,获得了更低的误识率(下降到4.5％).

关键词：手写数字识别、LSI、奇异值分解

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目NSFC11071192;国家科技部国际合作项目2010DFA14700;陕西省自然科学基础研究计划SJ08E226;中央高校基本科研业务费项目XJJ20100107

在线出版日期：2012-07-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：106-110