基于客观聚类的手写数字识别方法

摘要:针对现有手写数字识别方法对噪声和图像结构敏感,易导致识别准确度下降,且计算过程复杂的问题,引入客观聚类算法并结合模板匹配机制,通过对待识别数字模板集的一次聚类以降低噪声和数据分布对聚类结果的影响,提高了识别结果的准确性;并利用新聚类中心约简原始模板数据集,实现计算效率的提高。通过对随机手写数字在结构变形和添加噪声等情况下仿真,并与传统手写数字识别方法比较,验证了所提方法的简单易行和有效性。

关键词:
  • 手写数字识别  
  • 客观聚类  
  • 鲁棒  
  • 噪声  
  • 模板约简  
作者:
王娜; 胡超芳
单位:
天津工业大学电气工程与自动化学院自动化系; 天津300387; 天津市电工电能新技术重点实验室; 天津300387; 天津大学微光机电系统技术教育部重点实验室; 天津300072; 电气自动化与信息工程学院自动化系; 天津300072
刊名:
复杂系统与复杂性科学

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