手写体数字

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用于脉冲卷积神经网络的神经形态处理VLSI架构设计被引量：3
《微电子学与计算机》2020年第12期1-5,共5页汪晶 王君鹏 孙文昊 陈松 
国家自然科学基金资助项目(61732020)。
传统的卷积神经网络在训练和识别阶段通常都需要用高能耗的GPU,无法应用到需要小型低功耗设备的移动应用场景中.本文设计了一种用于识别手写体的数字脉冲卷积神经网络神经形态硬件VLSI架构,根据脉冲神经网络设计的神经形态硬件系统只有...
关键词：脉冲神经网络 脉冲卷积神经网络 神经形态硬件 手写体数字识别 
深度学习在笔迹鉴定中的应用研究被引量：6
《电子设计工程》2020年第21期159-163,共5页沈荣 黄晨 
四川文理学院2017年度智能制造产业技术开发研究重点项目(2017zn22003z)。
传统笔迹鉴定起源于“经验性”累积,科学基础尚需证实与加强,在司法实践中经常出现争议。对此,引入基于深度学习的目标检测算法,提出一种应用深度学习技术实现对笔迹识别的设计方案。实现过程中,建立并优化了全连接神经网络模型,并将模...
关键词：笔迹鉴定 深度学习 神经网络 TensorFlow框架 手写体数字 
优化BP神经网络在手写体数字识别中的性能研究被引量：11
《电子设计工程》2017年第6期27-30,共4页王俊杰 
为了提高基于BP神经网络的手写体数字识别分类器的准确率与训练速度,针对基于BP神经网络的手写体数字识别分类器,从代价函数、权值初始化、正则方法消除过拟合几个方面对BP神经网络算法进行了改进。并使用MNIST数据集对分类器进行训练...
关键词：神经网络 BP算法 数字识别 分类器 
一种新的基于Grassmann流形度量的手写体数字识别方法
《现代电子技术》2016年第9期66-69,共4页王卫华 王长杰 张伟 
河南省高等学校青年骨干教师资助计划(2012GGJS-297);河南省科技攻关项目(122102210510)
针对现有手写数字识别难以处理几何变换下的识别难题,提出一种新的基于Grassmann流形度量的手写体数字识别方法。在分析不同几何变换下的手写数字字符所构成的非线性流形空间结构基础上,定义了Grassmann流形及其距离度量,并通过计算待...
关键词：手写字符识别 GRASSMANN流形 几何变换 最近邻分类 
采用原始结构的上下文知识对手写体数字串进行分割和识别
《图象识别与自动化》2010年第1期1-22,共22页Javad Sadri Ching Y. Suen Tien D. Bui 
首先，本文提出了采用原始结构的上下文知识对非限制手写体数字串进行分割和识别。开发的新算法在数字串图像中确定特征点，以产生可能的分割假设。一种原始的识别图表利用分割假设的空间。分割假设的估算采用新颖的评价图表，以改善系...
关键词：手写体数字识别 手写体数字串分割 手写体数字串识别 原始算法 上下文知识 
基于支持向量机的手写体数字识别被引量：9
《计算机与数字工程》2006年第10期104-106,共3页曾水玲 徐蔚鸿 
提出了一种基于支持向量机的手写体数字识别系统。支持向量机方法,突破了传统模式识别方法的局限,使得基于支持向量机的分类器具有较好的推广能力。文中重点阐述了支持向量机的基本原理和集成在该系统中的重要的处理模块,实验结果表明...
关键词：支持向量机 数字识别 图像处理 
手写体数字识别：归一化与特征提取技术的研究（下）
《图象识别与自动化》2004年第2期29-37,50,共10页Cheng-LinLiu KazukiNakashima HiroshiSako HiromichiFujisawa 刘定奇 
CENPARMI样本库的结果。手写体数字样本库CEMPARMI(Concordia University，Canada)共包含6000个数字图像(共分成10类，每类600个)。这些图像都是现场采集的USPS邮件图像(以每英寸166点扫描)。数据库中的4000个图像作为训练集，用于分类...
关键词：手写体数字识别 特征提取 分类器 数字图像 归一化 邮件 测试 扫描 测度 
一种面向VLSI实现的脱机手写体数字识别系统的设计被引量：4
《电子学报》1999年第11期143-145,共3页栗国星 石秉学 
国家自然科学基金资助项目!(No .6 96 3 6 0 3 0 )
本文提出了一种基于细胞神经网络(CellularNeuralNetworkorCNN)和多层感知机(MultiLayerPerceptronorMLP)构成的组合神经网络进行手写体数字识别的系统及VLSI的实现.该系统首先由CNN从归一化为20×20的字符图像的水平与垂直方向以及两...
关键词：细胞神经网络 多层感知机 手写体数字识别 VLSI 
一种面向VLSI实现的手写体数字识别系统被引量：6
《电子学报》1997年第5期29-34,共6页路伟 石秉学 李志坚 
国家自然科学基金;高校博士点基金
本文介绍一种面向ＶＬＳＩ实现的手写体数字识别系统，其中采用汉明神经网络从模式中提取局部特征，然后对提取出的特征图进行压缩，最后由模糊逻辑识别器根据压缩的特征图对输入模式进行识别．为了在不增加特征集的情况下提高特征提取...
关键词：手写体 数字识别 VLSI 神经网络 
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