基于混合特征的孟加拉手写体数字识别

摘要

根据孟加拉手写体数字的特点,用Kirsch算子提取象素的水平、垂直、右对角线以及左对角线的特征矢量,并与字符图像的密度特征相结合,采用BP算法训练的MLP网络作分类器进行识别.最后,用从实际孟加拉信封图像中采集到的手写体数字作样本进行实验,达到了96.1%的识别率.