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- 基于小波变换和梯度方向的脱机手写藏文字符特征提取方法
- 基于频率特征提取的脱机手写字符的快速识别摘要：针对目前脱机手写字符识别计算量大,对字体字形都有一定的要求,提出了主要以字符矩阵中01变换频率为基础,从字符的整体和局部特征出发进行分析识别的算法.此算法缩减了计算量并对所需局部信息进行放大,在一定程度上避免了传统采用分类器方法的错误传导,提高了字符的识别率,易于实现移植和扩展.
- 基于BP神经网络的手写字符识别摘要：文章对比了使用TensorFlow搭建的两种使用MNIST数据集训练的神经网络模型,并对神经元个数、激活函数、学习率、优化器等参数不断优化.结果表明,在足够的训练数据集下,简单的神经网络模型对手写字符的识别已经能达到较高水平,额外的技巧则大大增强了模型的泛化能力与鲁棒性.
- 税务部门的光学识别系统
- 基于连通域的字符孔洞提取算法及其实现CSTPCD