基于小波变换Hopfield神经网络的手写体数字识别

摘要：

手写数字识别是模式识别的一个分支,手写数字识别的方法很容易推广到其他一些相关问题,因此在模式识别领域中占有重要地位.虽然数字只有十种且笔划简单,但由于不同人书写习惯不同,上下文联系较小,要获得较高的识别率并不容易.本文提出了一种基于小波和Hopfield神经网络的手写体数字识别方法.该方法首先提取字符的小波特征,以它们作为神经网络的输入向量,然后用Hopfield网络进行识别.对字符样本的识别结果显示,此方法在识别错误率和识别效率等方面均有较好效果.

关键词：Hopfield神经网络、小波变化、字符识别

所属期刊栏目：25

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2009-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共2页

页码：282-283