基于KNN算法的手写数字识别

李诗语; 王峰; 曹彬; 梅琪; 肖飞

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基于KNN算法的手写数字识别

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一直以来,让机器具有模式识别能力一直是计算机科学家们的努力方向。研究模式识别,是理解人类智能的本质的重要途径。字符识别是一个典型的模式识别问题,手写数字识别具有不同字符体型相差不大,相同字符有多种不同写法,数字没有上下文关联等特点,这些特点使手写数字识别比较困难。该论文设计了一套基于KNN算法,用Python语言实现手写数字识别系统。先对图片进行预处理,预处理包括灰度化、去噪、二值化等等,再用KNN算法对图片进行分类,手写数字识别也是一个十分类的问题。实验结果表明该文所设计的手写数字识别具有较好的识别率,同时也说明KNN算法在手写数字识别上具有良好的应用。

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来源
《电脑知识与技术》 |2017年第25期|175-177|共3页
作者
李诗语; 王峰; 曹彬; 梅琪; 肖飞;
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作者单位

广东工业大学信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
KNN算法; Python语言; 模式识别; 预处理; 手写数字识别;

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