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手写体的数字识别

资 源 简 介

这项工作基于统计方法的问题,而不使用大培训数据库和不诉诸神经网...... 我避免神经网络显而易见的选择,唯一的真正原因是: 1) 它已进行前字符识别。 2) 它不似乎是本着同样的精神,作为我们的课程和讲座, 和方法。 3) 神经网络,以我的经验,似乎并不产生可伸缩的、 关于底层视觉问题/解决方案的重用信息... 就我所知他们只是证明,一些系统称重层感知产量的正确结果大部分时间。 只有几篇文章手写识别的问题,我所读过的指的是统计方法解决它。我已经从他们,我的想法,但是我还没有找到任何准确的参考,我对这个问题的办法。我将会检讨各种统计方法在下一章。

文 件 列 表

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DigitRecognizer.m
findDistance.m
hlineshoot.m
initializer.m
mycrop.m
ProfileComputator.m
vlineshoot.m

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