正如我最近阅读了一些关于神经网络的期刊和 pdf 文件。我将注意力集中在一篇关于“使用神经网络进行手写识别”的文章上。另外，我正在研究反向传播。我的问题是“为什么作者建议读者使用 Sobel 算子作为预处理技术，而不是简单地将笔迹处理到神经网络？
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笔迹是由笔画组成的，通常笔画用纯色填充：在这些假设下，笔画的边缘可以很好地描述，而它的颜色或背景颜色在描述它时没有那么有用。边缘基本上由布尔值描述：当像素是边缘的一部分时，它是白色的，否则是黑色的。
Sobel滤波器输出图像的灰度与边缘的强度成正比，因此可以用来描述边缘，然后描述笔划，或者，“捕捉”手写字母和数字的本质.
如果您向网络提供手写字母或数字的原始图像，则网络可能会学习一些不太有用的特征，例如不能很好地描述字母或数字的全灰度级。
一些作者声称，Sobel 滤波器以亮度不变的方式给出边缘，即使我认为这并不完全正确。
只是出于好奇，作者推荐读者使用 Sobel 滤波器的论文是什么？
于 2014-05-05T17:38:55.657 回答