基于轮廓特征的HMM手写数字识别

摘要：

在手写数字识别中,边界链码和环构成了对字符轮廓的完整描述.针对手写数字的特点,建了24种笔划.首先将样本边界链码转化成由24个笔划组成的特征值,再加上环特征,构成整个特征值.然后利用隐马尔可夫模型(HMM)对提取的特征值进行分类识别.首次将字符轮廓特征应用在基于HMM的手写数字识别中,在识别MNIST字库上,取得了92.2%的识别率.

关键词：隐马尔可夫模型(HMM)、数字识别、边界链码、笔划

所属期刊栏目：46

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家教育部新世纪人才支持计划the New Century Excellent Talent Foundation from MOE of China under Grant NCET-05-0897

在线出版日期：2011-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：172-174,211