///选项卡10

研究文章

在梵文字母手写字符识别的性能改进

表10

错误率为不同的数据集使用提出的特征提取方法。


数据集	特征提取方法	数的功能	神经网络配置	训练和测试的时间	出错率

cpar - 2012字符	基于全局专区边缘	72年	72-200-49	1941秒	14.89
cpar - 2012字符	基于当地的区边缘	72年	72-200-49	1864秒	16.01
cpar - 2012字符	平等的区	72年	72-200-49	2082秒	21.35
ISI数字	平等的区域优势	72年	72-200-10	1224秒	2.03
ISI数字	基于全局专区边缘	72年	72-200-10	1178秒	1.83
ISI数字	基于当地的区边缘	72年	72-200-10	909秒	2.14
cpar - 2012数字	基于全局专区边缘	72年	72-200-10	756秒	2.38
cpar - 2012数字	基于当地的区边缘	72年	72-200-10	785秒	1.93
cpar - 2012数字	平等的区域优势	72年	72-200-10	956秒	2.07

文章奖:2020年杰出的研究贡献,选择由我们的首席编辑。获奖的文章阅读。