研究目的
通过将图像处理技术与量子神经网络（QNN）相结合，提高字符识别的准确性和可靠性。
研究成果
基于多层激励函数的粗特征提取与量子神经网络（QNN）相结合，有效提升了字符的识别率和可靠性，展现出比传统神经网络更高的识别效率与更优的适用性。
研究不足
该研究聚焦于数字角色，可能无法推广至其他类型角色或更复杂的图像。该方法的有效性已通过模拟实验得到验证，但在实际应用中可能会面临额外挑战。
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[2018年第二届IEEE先进信息管理、通信、电子与自动化控制会议（IMCEC）- 西安（2018.5.25-2018.5.27）] 2018年第二届IEEE先进信息管理、通信、电子与自动化控制会议（IMCEC）- 基于图像特征提取与量子神经网络的字符识别系统设计
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[2018年第二届IEEE先进信息管理、通信、电子与自动化控制会议（IMCEC）- 西安（2018.5.25-2018.5.27）] 2018年第二届IEEE先进信息管理、通信、电子与自动化控制会议（IMCEC）- 基于图像特征提取与量子神经网络的字符识别系统设计
DOI：10.1109/IMCEC.2018.8469308
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
为了提高结合技术与量子神经网络（QNN）的字符图像处理准确性与可靠性，研究了基于QNN的字符识别系统。采用粗网格特征法提取图像特征，同时为增强粗网格法抵抗位置变化的能力，在特征提取前将字符图像定位并平移至模板中心。随后运用基于多层激励函数的量子神经网络进行字符识别。MATLAB仿真实验表明，该量子神经网络具有更优的识别效率，准确率甚至可达90%以上，且抗噪性强、分类效果更佳。这说明该系统确能在一定程度上提高识别正确率并达到预期效果。
作者：
Jinhuan Wang，Yulei Huang，Wei Wei，Jing Li
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