[发明专利]一种快速手写体识别方法在审
| 申请号： | 201710308717.6 | 申请日： | 2017-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN107133647A | 公开（公告）日： | 2017-09-05 |
| 发明（设计）人： | 欧阳建权;胡谦磊;唐欢容 | 申请（专利权）人： | 湘潭大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/48;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京卓恒知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11394 | 代理人： | 徐楼 |
| 地址： | 41110*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种快速识别手写体数字的方法，其步骤包括进行训练样本的HOG特征提取；将训练样本的HOG特征作为极限学习机的输入，并训练极限学习机的网络模型；将待识别图像提取HOG特征；通过训练的极限学习机识别图像。该方法，通过采用HOG特征提取和极限学习达到快速识别的手写字体的目的，具有快捷、方便、对待识别的图像像素质量要求度不高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 快速 手写体 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种快速手写体识别方法，该方法包括以下步骤：1)对图像样本进行HOG特征处理：对图像样本进行HOG处理，收集HOG特征，将HOG特征组合为HOG特征矩阵；2)设置极限学习机网络模型参数：以图像样本的HOG特征矩阵作为极限学习机的网络输入，设置极限学习机网络模型的激活函数、隐层节点个数，并进行网络的训练；3)读取快速手写体的待识别图像，并将图像转化为灰度图；4)识别图像：对快速手写体的待识别图像的灰度图进行HOG特征处理，获取待识别图像的HOG特征，将待识别图像的HOG特征作为极限学习机的的参数输入极限学习机，进行图像识别。
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