期刊文章详细信息
基于主成分分析法及贝叶斯分类器的手写数字识别
The identification of Hand-written digits based on Principal Component Analysis and Bayesian classifier
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]山东科技大学网络与信息中心,山东青岛266590
年 份：2015
卷 号：17
期 号：9
起止页码：39-41
语 种：中文
收录情况：普通刊
摘 要：针对目前手写数字难识别并且识别正确率低这一现象,提出了一套基于主成分分析法及贝叶斯分类器的手写数字识别方法。该方案首先利用主成分分析法减小输入数据的维数,而后把降维的数据作为训练过的贝叶斯分类器的输入,从而得到对于输入的手写数字的识别。在MNIST手写数字数据集上该方法能够达到96.35%的识别率。该仿真结果说明文章提出的手写数字识别策略能够实现对手写数字的高效的识别。
关 键 词：手写数字识别 主成分分析法 贝叶斯分类器
分 类 号：TM732]
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