基于压缩了结构特征的手写体数字识别

在对字符结构进行分析的基础上，提出了一种用于自由手写体数字识别的子结构特征。由于绝对位置，笔画长度等特征因人而异，文中利用字符的拓扑信息来增强特征的稳定性，并将字符模式表达为一个矩阵，矩阵的每一列即为字符的一个子结构特征矢量，由于子结构特征表达的模式可分性强，可通过矩阵运算对模式进行行征压缩，同时将不同模式等维化，利用一变结构神经网络构造分类器，避免了传统子结构特征规则匹配的缺点，提高了模式匹配速