摘要: 根据孟加拉手写体数字的特点,用Kirsch算子提取象素的水平、垂直、右对角线以及左对角线的特征矢量,并与字符图像的密度特征相结合,采用BP算法训练的MLP网络作分类器进行识别。最后,用从实际孟加拉信封图像中采集到的手写体数字作样本进行实验,达到了96.1%的识别率。
刘春丽,吕淑静. 基于混合特征的孟加拉手写体数字识别[J]. 计算机工程与应用, 2007, 43(20): 214-215.
LIU Chun-li,LV Shu-jing. Bangla handwritten numeral recognition based on blend features[J]. Computer Engineering and Applications, 2007, 43(20): 214-215.