基于PCA及k-邻近算法的复杂环境数字手写体识别

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为解决手写体识别在复杂环境情况识别率低等问题,对复杂环境下的手写体识别进行了研究。系统采用canny算子、中值滤波、膨胀腐蚀等方法提取目标区域,在得到目标区域后对其进行透视变换并求取数字轮廓,过滤后线性放缩获得识别样本数据。再对样本进行PCA降维,使用K-临近算法对数字进行匹配识别。同时为提高识别准确率,将国内外不同地域手写数据库输入系统与现有数据库进行匹配,以此完成对系统的训练。
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