作者：王金环; 黄玉蕾字符识别特征提取图像处理量子神经网络
摘要：为提高字符识别的正确率与可靠性,将图像处理技术与量子神经网络(QNN)相结合,对基于QNN的字符识别系统进行了研究;采用粗网格特征法对图像的特征量进行提取,同时,为了增强粗网格特征法抗位置变化的能力,在特征提取前,对字符图像进行了定位,并将其平移至模板中心,再进行特征提取,然后采用基于多层激励函数的量子神经网络对字符进行识别;采用matlab进行仿真实验,结果表明量子神经网络具有较好的识别效率,准确率可达90%以上,抗噪能力强,可以更好地分类;这说明系统的确可以从一定程度上达到提高识别正确率的效果,达到了预期效果。
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