基于ISOMAP算法的手写字符识别  

作　　者：刘振[1] 张仁杰[1] 刘虎[1] 陈雷亮 

机构地区：[1]上海理工大学光电院,上海200093

出　　处：《数据通信》2015年第4期46-50,共5页

摘　　要：针对手写字符由于个人习惯的差异造成同一字符特征不稳定从而给字符的识别带来极大困难的问题,本文提出了一种基于ISOMAP算法的手写体数字识别方法。算法首先对原始图像进行简单的归一化处理,再利用ISOMAP方法对预处理后的数字图像进行降维,最后对降维后低维空间的特征向量进行分类器分类识别。通过对MINST库中手写体数字数据库上的实验结果表明,利用ISOMAP降维后的特征能够有效地区分手写字符,识别率达到90.9%,并能够发现高维空间的低维嵌入流形。

关 键 词：流形学习 模式识别 ISOMAP 手写字符识别 非线性降维 

分 类 号：TP391.43[自动化与计算机技术—计算机应用技术]