基于二维主元素分析的手写体数字识别研究

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1、第31卷第3期贵州师范大学学报(自然科学版)Vol．31．No．32013年6月JournalofGuizhouNormalUniversity(NaturalSciences)Jun2013文章编号:1004—5570(2013)03－0105－04基于二维主元素分析的手写体数字识别研究＊11，2*田咏梅，卢琳璋(1．贵州师范大学数学与计算机科学学院，贵州贵阳550001;2．厦门大学数学科学学院，福建厦门361005)摘要:二维主元素分析(2DPCA)是基于二维图像，而不是像PCA一样基于一维的向量化图像，是一种用于人脸识别中的典型的特征

2、提取技巧，与传统的PCA方法相比，它具有更高的识别率和更短的特征提取时间。运用2DPCA的手写体数字识别方法，与PCA方法在误识率上进行了数值对比试验。然后，在特征提取阶段进行改进，它是一个样本图像分组策略，称之为NetPCA，此方法比较好的综合了统计特征和结构特征两种提取方法。关键词:手写体数字识别;特征提取;主元素分析中图分类号:TP391文献标识码:AAResearchBasedon2DPCAofhandwrittendigitrecognition11，2*TIANYong-mei，LULin-zhang(1．SchoolofMath

3、ematicsandComputerScience，GuizhouNormalUniversity，Guiyang，Guizhou550001，China2．SchoolofMathematicalSciences，XiamenUniversity，Xiamen，Fujian361005，China)Abstract:Two-dimensionalprincipalcomponentanalysis(2DPCA)isbasedonthe2Dimagesratherthan1DvectorizedimageslikePCA，whichisacl

4、assicalfeatureextractiontechniqueinfacerecogni-tion．ComparedwiththetraditionalPCA，2DPCAhashigherrecognitionrateandshorterfeatureex-tractiontime．Usingthe2DPCAmethodofhandwrittendigitrecognition，andithasacontrastexperi-mentwithPCAintheerrorrate．Then，itimprovesinthefeatureextr

5、actionstage，itisasampleimagegroupstrategy，anditiscalledNetPCA，thismethodcombinesstatisticalcharacteristicsandstructurecharacteristicsfeatureextractionmethods．Keywords:handwrittendigitrecognition;featureextraction;principalcomponentanalysis数字识别的最后目标就是要使得计算机能够正确0引言识别出自由书写的阿拉伯

6、数字，它可谓是人类智能的机器模拟之一。但由于各人、各地的写法不同，手写体数字识别是指利用计算机自动识别手要完全正确的识别手写体数字仍不是一件容易的写在纸张上的数字，它是模式识别领域中最成功的事情。例如区分3、8、5、6等这些数字就相当困难，应用之一。目前手写数字识别已经在金融、邮政、如图1(1)和(2)所示的几种常见的书写方式。因快递、税务、档案管理等领域有着广泛运用。手写此，研究高性能的手写数字识别算法是一个具有相*收稿日期:2012－12－20基金项目:贵州师范大学2012年度自然科学类学生科研课题重点项目作者简介:田咏梅(1986－)，

7、女，硕士研究生，研究方向:应用数值代数，E－mal:tianyiran98@126．com．*通讯作者:卢琳璋，教授，博士生导师。105贵州师范大学学报(自然科学版)第31卷当挑战性的任务。在最近的十几年中，各种手写体算法就是在PCA算法的基础上做的一些改进，二数字的识别方法被不断地提出与完善，主元素分析维主元素分析(2DPCA)是基于二维图像的，而不法(PCA)是一种非常著名的手写数字识别方是像主元素分析(PCA)一样基于一维的向量化图［2］法。像，是一种用于人脸识别中的典型的特征提取技［3，4］巧。而基于网格化特征提取的主元素分析(Net

8、PCA)算法是在2DPCA算法的基础上进行的［1］改进。1．1二维主元素分析(2DPCA)二维主元素分析(2DPCA)是近年来提出的在传统PCA上的改进，2DPCA