一种改进的基于Zernike矩和神经网络的字符识别方法

摘要：

本文提出一种利用Zernike矩和神经网络进行字符识别的方法,并对因为具有旋转无关性使得利用妹Zernike矩对数字6和9无法区分的情况下,可以利用重心或横向交截次数来加以区分.而对于识别出来的倾斜的字符,可以利用Zernike矩计算出其倾斜的角度,从而可以利用坐标变换等方法加以校正.最终得到了比文献更优秀的识别率.

关键词： Zernikee矩 字符识别 旋转不变性

作者: 赵志刚 丁胜

作者单位: 青岛大学信息工程学院,青岛,266071

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国电子学会第十一届青年学术年会

会议地点: 济南

会议语种:中文

页码: 1296-1300

在线出版日期: 2005-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）