基于ISOMAP算法的手写字符识别

针对手写字符由于个人习惯的差异造成同一字符特征不稳定从而给字符的识别带来极大困难的问题,本文提出了一种基于ISOMAP算法的手写体数字识别方法。算法首先对原始图像进行简单的归一化处理,再利用ISOMAP方法对预处理后的数字图像进行降维,最后对降维后低维空间的特征向量进行分类器分类识别。通过对MINST库中手写体数字数据库上的实验结果表明,利用ISOMAP降维后的特征能够有效地区分手写字符,识别率达到90.9%,并能够发现高维空间的低维嵌入流形。