手写数字识别

作品数：329被引量：880H指数：14
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基于局部特征的卷积神经网络模型被引量：13
《计算机工程》2018年第2期282-286,共5页施恩 李骞 顾大权 赵章明 
国家自然科学基金(41305138;61473310)
传统卷积神经网络对于特征不明显或歧义性大的图像识别率较低。针对该问题,在卷积神经网络的基础上通过增加局部特征提取层和概率权重综合层,构建基于局部特征的卷积神经网络模型。该模型对输入图像的局部进行识别,得到局部图像的分类...
关键词：深度学习 卷积神经网络 局部特征 手写数字识别 分类概率 
基于虚拟化的多GPU深度神经网络训练框架被引量：10
《计算机工程》2018年第2期68-74,83,共8页杨志刚 吴俊敏 徐恒 尹燕 
国家重点研发计划项目"面向异构融合数据流加速器的运行时系统"(2016YFB1000403)
针对深度神经网络在分布式多机多GPU上的加速训练问题,提出一种基于虚拟化的远程多GPU调用的实现方法。利用远程GPU调用部署的分布式GPU集群改进传统一对一的虚拟化技术,同时改变深度神经网络在分布式多GPU训练过程中的参数交换的位置,...
关键词：虚拟化 深度神经网络 分布式 多机多GPU 数据并行 手写数字识别 
基于融合卷积神经网络模型的手写数字识别被引量：25
《计算机工程》2017年第11期187-192,共6页陈玄 朱荣 王中元 
中央高校基本科研业务费专项资金(2042016gf0033);武汉市应用基础研究计划项目(2016010101010025)
针对传统手写数字识别方法识别率较低的问题,提出一种融合卷积神经网络(F-CNN)模型。通过结合暹罗网络(SN)模型和二进制卷积神经网络(B-CNN)模型的高级特征,扩展网络高级层的尺寸,增强F-CNN模型的特征表达能力。在网络训练过程中,设计...
关键词：手写数字 融合模型 卷积神经网络 数据打乱策略 收敛速度 
基于方向线素特征的孟加拉手写数字识别被引量：2
《计算机工程》2009年第15期185-186,189,共3页林颖 吕岳 
教育部新世纪优秀人才支持计划基金资助项目(NCET-05-0430)
根据孟加拉数字的特点,将方向线素特征应用于孟加拉手写数字识别的特征提取,并辅以端点和交叉点特征,采用BP神经网络作分类器进行识别。利用从实际孟加拉信封图像中采集到的手写体数字作为样本进行实验,结果表明,该方法的识别率和可靠...
关键词：方向线素特征 孟加拉手写数字 BP神经网络 
基于主分量分析法的脱机手写数字识别被引量：8
《计算机工程》2007年第18期219-221,共3页张国华 万钧力 
湖北省教育厅科学技术基金资助项目(2003A002)
针对手写数字识别研究中统计特征和结构特征融合困难的问题,利用主分量分析法提取数字字符结构特征的统计信息,重建数字模型,并估计重构偏差,同时提取数字的高宽比特征和欧拉特征,通过组合与3种特征相对应的贝叶斯分类器的分类结果实现...
关键词：数字识别 主分量 特征提取 组合分类器 
应用图论和基元方向信息的手写数字识别被引量：8
《计算机工程》2006年第3期34-36,共3页洪留荣 王耀才 
提出一种应用图论的原理和基元方向信息来识别手写数字的方法,根据图论的原理对数字的图像进行粗分类,抽取基元,由方向信息进行细分类,结果表明该方法有比较好的识别结果。
关键词：数字识别 图论 模式识别 
基于DSP的手写数字识别系统被引量：4
《计算机工程》2005年第4期178-180,共3页苗洪庆 尹立新 黄素贞 
介绍了基于TMS320VC5402的手写数字识别系统和该系统的基本原理,给出了它的硬件原理图和软件设计程序框图。最后描述了所用的识别算法和改进的训练算法。
关键词：手写数字识别 图像传感器 DSP USB CPLD 
基于人工神经网络的低限制手写数字识别被引量：2
《计算机工程》1990年第6期1-6,共6页林慎机 
上海市自然科学基金资助项目
本文提出了一种应用神经网识别低限制的手写数字的新算法,该算法改进了海明网(Hamming net)中匹配测度的计算方法,克服了海明网只能适用于两值模式的限制,使识别率大幅度提高。文中叙述了新算法的原理并给出了实现方法和实验结果。
关键词：神经网络 数字识别 手写体 
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