【摘 要】
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针对手写湘西方块苗文的机器识别,提出一种基于PNN神经网络的分类识别方法。此方法是在经典的像素投影法基础上进行的改进,为了充分挖掘分类器的潜力,避免过多的特征矩阵维数
【机 构】
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吉首大学物理与机电工程学院,吉首大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61363033;61462029);湖南省教育厅科学研究基金资助项目(17A173)
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针对手写湘西方块苗文的机器识别,提出一种基于PNN神经网络的分类识别方法。此方法是在经典的像素投影法基础上进行的改进,为了充分挖掘分类器的潜力,避免过多的特征矩阵维数导致的分类器过拟合问题,分别对文字图像投影到X轴和Y轴的像素进行了最大公约数化分组,以简化特征矩阵的维数,并使用提取到的多种像素分类方式下的特征矩阵,结合PNN神经网络进行训练和分类,验证了此种方法在不同像素分组下相对于原始投影法的识别率都有不同程度的提升。通过实验所有的像素均分情况,得到了识别率最佳的像素分组方式。
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