党正
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：西北工业大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：西北工业大学基础研究基金国家自然科学基金西北工业大学研究生创业种子基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于双神经网络分类器的脱机手写体汉字识别被引量：3
- 2010年
- 脱机手写体汉字识别因其自身的复杂性,系统的实现具有很大的困难。现有的方法,多针对小字符集。为了能在更大的字符集内实现脱机手写体汉字识别,文章结合双重特征提取方法,提出了将双神经网络分类器引入脱机手写体汉字识别。该方法提取汉字字符的2组特征,将2组特征输入双重神经网络进行并行训练,再经过后处理选择最优结果。将该方法与用于小字符集的SVM方法进行了比较,结果表明其识别率明显高于SVM方法,说明双神经网络在脱机手写体汉字识别中有较强的可行性和实用性。
- 王歌谢松云党正
- 关键词：神经网络分类器脱机手写体汉字识别
- 一种基于空域灰预测的边缘检测改进方法被引量：1
- 2011年
- 为解决传统图像边缘检测结果边缘细节模糊且部分缺失问题的基础上,提出了一种基于空域灰预测的边缘检测方法。该算法首先采用灰色理论中的灰预测方法对5×5模板的像素点进行预测,通过预测值与实际值的差别来判断该处像素点是否为边缘像素点,然后采用残差检验的方法来评价控制计算结果是否可信,从而达到提高算法精度,细化边缘的目的。通过与传统方法实验结果的对比,能够说明该算法可以有效地提高检测精度.
- 崔赫琳党正
- 关键词：边缘检测空域滤波灰预测
