【发布时间】：2023-04-03 15:38:02
【问题描述】：
我最近阅读了一些关于神经网络的期刊和 pdf。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。而我的问题是“为什么作者推荐读者使用 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？
【问题讨论】：
标签： computer-vision artificial-intelligence neural-network backpropagation sobel
【发布时间】：2023-04-03 15:38:02
【问题描述】：
笔迹是由笔画组成的，通常笔画是用纯色填充的：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为白色，否则为黑色。
Sobel滤波器输出图像的灰度与边缘的强度成正比，因此可以用它来描述边缘，然后描述笔画，或者，“捕捉”手写的本质字母和数字。
如果您向网络输入手写字母或数字的原始图像，则网络可能会学习到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。
p>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。
出于好奇，作者推荐读者使用 Sobel 滤波器的论文是什么？
【讨论】：