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基于二维双向PCA的手写数字识别算法研究 被引量:3
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作者 郭春妮 高瑜翔 黄坤超 《无线电工程》 2019年第12期1099-1102,共4页
手写数字识别系统中,传统K最近邻(KNN)算法的识别速度较慢,而基于主分量分析(PCA)以及二维主分量分析(2DPCA)的KNN识别算法其识别速度虽有提升,但识别率仍然有待提高。为此,提出了一种基于二维双向主分量分析(Two Dimension Double PCA,... 手写数字识别系统中,传统K最近邻(KNN)算法的识别速度较慢,而基于主分量分析(PCA)以及二维主分量分析(2DPCA)的KNN识别算法其识别速度虽有提升,但识别率仍然有待提高。为此,提出了一种基于二维双向主分量分析(Two Dimension Double PCA,2DDPCA)结合KNN的识别算法,并使用MINIST手写数据集进行了仿真实验验证,结果表明,该算法与2DPCA相比,在识别速度相当的情况下,识别率可提高近3个百分点。 展开更多
关键词 手写数字识别 K最近邻 二维主分量分析 二维双向主分量分析 识别率
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