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基于二维双向PCA的手写数字识别算法研究

作者:郭春妮; 高瑜翔; 黄坤超手写数字识别k最近邻二维主分量分析二维双向主分量分析识别率

摘要:手写数字识别系统中,传统K最近邻(KNN)算法的识别速度较慢,而基于主分量分析(PCA)以及二维主分量分析(2DPCA)的KNN识别算法其识别速度虽有提升,但识别率仍然有待提高。为此,提出了一种基于二维双向主分量分析(Two Dimension Double PCA,2DDPCA)结合KNN的识别算法,并使用MINIST手写数据集进行了仿真实验验证,结果表明,该算法与2DPCA相比,在识别速度相当的情况下,识别率可提高近3个百分点。

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无线电工程

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