文件名称：特征选择与机器学习技术相结合的手写字符识别方法-研究论文
文件大小：619KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-08 09:33:18
geometrical features gradient feature selection
在银行支票，签名验证，盲人辅助等各种基于应用的领域中，手写字符识别已在最具挑战性的研究领域中证明了其价值。字母字符的作用非常集中于识别可以进一步部署的扫描文本进行情感分析。 在这篇研究论文中，我们采用了一种有前途的方法来识别手写英文字母。 我们主要针对数字识别。 手写数字的特征是使用基于几何和基于梯度的度量来提取的。 使用特征选择方法减少了特征集的冗余，并采用了机器学习方法来概括决策边界。 实验结果证明了其有希望的价值，可与现有技术相媲美。