【摘 要】
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手写数字识别在数据的自动读取、银行支票识别、邮政编码自动识别等领域有重要的实际应用价值。为了提高手写数字识别的准确率,提出一种将卷积神经网络与批量归一化(BN)网络结合来提取手写数字图片特征、并用支持向量机(SVM)进行分类的手写数字识别方法。经实验验证,所提出的手写数字识别方法准确率达到99.6%,相比于Vgg-16、Xception等改进卷积网络的识别准确率有较大的提高。
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手写数字识别在数据的自动读取、银行支票识别、邮政编码自动识别等领域有重要的实际应用价值。为了提高手写数字识别的准确率,提出一种将卷积神经网络与批量归一化(BN)网络结合来提取手写数字图片特征、并用支持向量机(SVM)进行分类的手写数字识别方法。经实验验证,所提出的手写数字识别方法准确率达到99.6%,相比于Vgg-16、Xception等改进卷积网络的识别准确率有较大的提高。
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