手写字符识别中不变矩的应用
摘要：使用具有内置知识的径向基函数神经网络来识别手写字符的实现。神经网络的架构包括由吸引/排斥系数控制的门。这些系数是从预处理阶段中通过将字符按照其升、中、降成分分组而得到的。神经网络使用不变矩函数的数据进行训练。结果与使用相同矩数据的K最近邻方法进行比较。
作者：Dan L. Lacrama, Ioan Snep
论文ID：0904.3650
分类：Neural and Evolutionary Computing
分类简称：cs.NE
提交时间：2009-04-24