基于统计和结构特征的手写数字识别研究

针对目前手写数字识别精度不高的问题,通过对手写数字图像的研究,提出了基于手写数字图像的空间、旋转、层次和结构特性的特征提取方法。该方法把手写数字的统计和结构特征结合起来,以特征提取方法为基础,利用LibSVM算法对手写数字特征进行了训练和识别。通过实验给出了各个参数的推荐值,利用推荐参数值,手写数字MNIST字体库的识别率高达99.3333%。实验结果表明了该算法在识别手写数字上的有效性和准确性。