搜档网
当前位置:搜档网 › 手写马基索引(2013年修正版) ——张维静版

手写马基索引(2013年修正版) ——张维静版

毕业论文计算机手写数字识别技术完整版

毕业论文计算机手写数 字识别技术 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

合肥学院 2007届毕业设计(论文) 基于模板匹配算法的字符识别系 设计(论文)题 目 统研究与实现 院系名称计算机科学与技术系 专业(班级)计算机科学与技术 2003级1班 姓名(学号)宋飞(0) 指导教师赵大政 系负责人袁暋 二O O七年五月二十三日 摘要 自从计算机问世以来,让机器具有模式识别能力一直是计算机科学家们的努力方向。研究表明,对视觉和听觉信息的处理过程,不仅仅是一个感知过程,也是一个认知过程。因此,研究模式识别,是理解人类智能的本质的重要途径。字符识别是一个传统和典型的模式识别问题,脱机手写数字识别是一个典型的大类别的模式识别问题。手写体数字具有不同字符字型相差不大、相同字符有多种不同写法、数字没有上下文关系等等特点,使得脱机手写体数字识别成为识别领域最大的难题和最终的目标。在这种大类别识别的研究中,传统上大多采用模板匹配的方法来解决问题。而在模板匹配算法中,得计算其特征值。图像需要经过二值化,细化等预处理。 关键字模板匹配;特征值;细化;二值化 ABSTRACT Since computer appeared, it has been an effort direction for scientist to let the computer has the ability of pattern recognition. Researching indicates that the procedure to deal with seeing and hearing not only a procedure of perception but also cognition. Therefore, studying pattern recognition is an important way in understanding the mankind’s intelligence

手写数字识别系统的设计与实现

] 手写数字识别系统的设计与实现 摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 为编译环境,使用MFC进行图形图像界面开发的系统。主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写,在此窗口中可以进行数字的保存及清屏,然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字,从而进行数字的预处理,其中包括灰度化及二值化处理,然后进行特征提取,最后实现数字的识别。本系统的界面设计友好,流程正确,功能也较为完善。实验结果表明,本系统具有较高的识别率。 关键词:绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别 / ;

目录 前言 (1) 概述 (2) 1 需求分析 (4) 功能需求分析 (4) , 性能需求分析 (4) 数据需求分析 (5) 相关软件介绍 (5) 2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (6) 系统整体功能模块设计 (6) 手写数字识别系统的基本原理 (6) 数字图像的绘制 (6) 图像的预处理 (6) ) 图像的特征提取 (7) 特征库的建立 (8) 图像数字的识别 (8) 3 手写数字识别系统程序设计 (8) 数字图像的绘制 (8) 数字的特征提取 (15) 模板特征库的建立 (18) 数字的识别 (20) (

总结 (23) 致谢 (24) 参考文献 (25)

前言 自上世纪六十年代以来,计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注,并逐渐成为一门重要的学科领域。而作为它们的研究对象的数字图像,也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理,用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。 手写数字识别是图像识别学科下的一个分支,是图像处理和模式识别领域研究的课题之一,由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。由于手写体数字的随意性很大,例如,笔画的粗细,字体的大小,倾斜等等都直接影响到字符的正确识别,所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中,研究者们提出了许多的识别方法,取得了较大的成果。手写体数字识别实用性很强,在大规模数据统计(如例行年检,人口普查),财务,税务,邮件分拣等等应用领域中都有广阔的应用前景。本课题拟研究手写体数字识别的理论和方法,开发一个小型的手写体数字识别系统。 在研究手写体数字识别理论和方法的基础上,开发这样一个小型的手写体数字识别系统需要完成以下主要方面的研究与设计工作:手写数字绘制的问题、数字的预处理问题、特征提取问题、特征库的建立问题、数字识别问题。

基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现

中南大学 本科生毕业论文(设计) 题目基于神经网络的手写数字 识别系统的设计与实现

目录 摘要 (Ⅰ) ABSTRACT (Ⅱ) 第一章绪论 (1) 1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1) 1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (2) 1.3 论文结构简介 (3) 第二章手写体数字识别 (4) 2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (4) 2.2 图像预处理概述 (5) 2.3 图像预处理的处理步骤 (5) 2.3.1 图像的平滑去噪 (5) 2.3.2 二值话处理 (6) 2.3.3 归一化 (7) 2.3.4 细化 (8) 2.4 小结 (9) 第三章特征提取 (10) 3.1 特征提取的概述 (10) 3.2 统计特征 (10) 3.3 结构特征 (11) 3.3.1 结构特征提取 (11) 3.3.2 笔划特征的提取 (11) 3.3.3 数字的特征向量说明 (12) 3.3 知识库的建立 (12) 第四章神经网络在数字识别中的应用 (14) 4.1 神经网络简介及其工作原理 (14) 4.1.1神经网络概述[14] (14) 4.1.2神经网络的工作原理 (14) 4.2神经网络的学习与训练[15] (15) 4.3 BP神经网络 (16) 4.3.1 BP算法 (16) 4.3.2 BP网络的一般学习算法 (16)

4.3.3 BP网络的设计 (18) 4.4 BP学习算法的局限性与对策 (20) 4.5 对BP算法的改进 (21) 第五章系统的实现与结果分析 (23) 5.1 软件开发平台 (23) 5.1.1 MATLAB简介 (23) 5.1.2 MATLAB的特点 (23) 5.1.3 使用MATLAB的优势 (23) 5.2 系统设计思路 (24) 5.3 系统流程图 (24) 5.4 MATLAB程序设计 (24) 5.5 实验数据及结果分析 (26) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (30) 附录 (31)

手写体数字识别系统

石河子大学 信息科学与技术学院毕业论文 课题名称:手写体数字识别系统设计 学生姓名: 学号: 学院:信息科学与技术学院 专业年级:电子信息工程2007级 指导教师: 职称: 完成日期:二○一一年六月十一日

手写体数字识别系统设计 学生: 指导教师: [摘要] 随着科学技术的迅速发展,在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合,手写数字识别系统的应用需求越来越强烈,如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统,采用模块化设计方法,编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块,利用摄像头等工具,将以文本形式存在的手写体数字输入进计算机,完成对手写体数字图片的采集,并设计了一种手写数字识别方法,对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别,最终以文本形式输出数字,从而实现手写体数字的识别。 [关键词] 预处理,结构特征提取,分类识别,手写体数字识别 I

Handwritten Digit Recognition System Students: Teacher: Abstract:With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Bank bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition. Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition. II

手写数字识别实践指导手册

手写数字系统实践指导手册 1 问题描述 设计一个简单的手写数字识别系统,能够识别手写输入的数字1-9并且能够识别选中的文本文件中的数字,应具有简单方便的操作界面,输入输出等。 1.1功能需求分析 通过分析,以及从用户的角度考虑,系统应该具有以下功能: (1)数字的手写输入。作为一个手写数字识别系统,首先应该能够让用户过绘制窗口进行数字绘制,系统得到用户的手写输入进行处理。 (2)直接选择文件。用户还可以选择系统中的文本文件进行处理。 (3)数据预处理。包括计算数据大小、二值化、格式化处理等。 (4)数字提取。将经过二值化后的图像中的个数字区域进行提取,只有能够将数字进行准确的提取,才能将其一一识别。 (5)基准库的选择与建立。选择一个可供系统训练和测试的样本库非常重要,本系统的训练集和测试集选择的是《机器学习实战》中所给的数据。 (6)识别数字。经过训练集进行训练后,使用knn算法对需要识别的数字识别。 2 数据集获取 ●任务要求: 从网上爬取或者下载适合进行手写数字识别系统的训练集和测试集 ●实践指导: 方式一:自己从网上找适合的数据下载 方式二:推荐数据集:“手写数字数据集的光学识别”一文中的数据集合,该文登载与2010年10月3日的UCI机器学习资料库中https://www.sodocs.net/doc/331898984.html,/ml

3 功能设计与实现 3.1手写数字识别系统结构图: 图一:系统结构图 3.2识别用户选择手选文件功能设计与实现 ●任务要求: 用户可以自己从电脑中选择文本文件进行识别。 ●实践指导: KNN分类器的构造思路及原理如下: 1)选择训练集和测试集。系统所采用的数据集选用的是“手写数字数据集的光学识别”一文中的数据集合。0-9每个数字大约有200个训练数据20个测试数据。数字的文本格式如图所示。

手写数字识别的原理及应用

手写数字识别的原理及应用 林晓帆丁晓青吴佑寿 一、引言 手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支,它研究的对象是:如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。 在整个OCR领域中,最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止,尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就,但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上,经过多年研究,研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广,为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。 二、研究的实际背景 字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入,如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入,无疑会促进这一事业的进展。因此,手写数字的识别研究有着重大的现实意义,一旦研究成功并投入应用,将产生巨大的社会和经济效益。 三、研究的理论意义 手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题,也有着重要的理论价值: 1.阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号,对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关,这样就为各国,各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一领域大家可以探讨,比较各种研究方法。 2.由于数字识别的类别数较小,有助于做深入分析及验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络(ANN)------相当一部分的ANN模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台,验证理论的有效性,评价各种方法的优缺点。 3.尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究,并已取得了很多成果,但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比,这仍是一个有难度的开放问题(Open problem)。

手写文字识别技术的研究

手写文字识别技术的研究 关兵 摘要:随着计算机性能的提高和科技的不断发展,随着信息时代的到来,为适应社会的需要,文字识别技术也将更完善。OCR技术,利用光学技术对文字或字符进行扫描并转换成计算机内码,其工作原理是通过扫描仪或数码相机等输入设备获取文字、表格、图片等信息,利用各种模式算法分析文字形态特征,判断出文字的标准编码存储在文件中。在现实生活中有着广泛的应用价值。 关键词:手写文字识别 OCR技术形态特征模式识别 引言 计算机文字识别,俗称光学文字识别,其英文术语为Optical Character Recognition(缩写为OCR),是指通过计算机技术及光学技术对印刷或书写的文字进行自动的识别,达到认知的目的,是实现文字高速自动录入的一项关键技术。到目前为止,汉字OCR是模式识别技术的一个分支,其主要目的是将汉字(手写体与印刷体)自动读入计算机。而手写文字识别技术,是指通过计算机来识别手写文字的一种识别文字的技术。 随着信息化的到来,OCR文字识别技术发展很快,在日常生活中日益重要。文字识别是中文信息录入的快捷手段,由于汉字是非字母、非拼音化的文字,笔划复杂多样,人工键入速度慢而劳动强度大,计算机自动识别文字或语言方式解决了这一难题,能快速高效地将汉字输入进计算机;文字识别技术是提高办公自动化水平的主要因素。办公自动化就是要借助计算机来进行文档的处理,以代替人们日常的办公活动,在现代社会,图像信息占有较大的比重,存在大量文字信息,因此,文字的自动识别对图像的处理有重要的意义;文字识别技术丰富和完善了文字识别理论。现在人们已可通过手写文件经OCR产品的识别录入计算机,大大推动发展了文字识别理论;文字识别是智能计算机智能接口的重要组成部分,智能计算机能认识文字、图像和景物,能听懂语音、理解文字。视觉是智能计算机接受外界信息的主要手段,而识别文字是智能计算机必备的功能。 一、OCR技术的发展 OCR概念的诞生,要早于计算机的问世。早期的OCR多以文字的识别方法研究为主,识别的文字当时仅为0-9这几个数字。后来随着计算机的出现和发展,OCR研究才在全球范围内广泛研究和发展。OCR发展至今,可分为三个阶段: 1、第一代OCR产品出现于60年代初期,在此期间,IBM公司、NCR等公司分别研制出了自己的OCR软件,最早的OCR产品应该是IBM公司的IBM1418。它们只能识别印刷体的数字, 英文字母及部分符号,而且都是指定的字体。60年代末,日立公司和富士通公司也 研制出了各自的OCR产品。 2、第二代OCR系统是基于手写体字符的识别,前期只限于手写体数字,从时间上来看,是60年代中期到70年代初期。 1965年IBM公司研发出IBM1287,并在纽约世界博览会上展出,开始能识别印刷体数字、英文字母及部分简单的符号。第一个实现信函自动分拣系统的是东芝公司,两年后NEC公司也推出了这样的系统,到1974年,分拣率达到92%-93%。 3、第三代OCR系统要解决的技术问题是对于质量较差的文稿及大字符集的识别,例如汉字的识别。1966年,IBM公司开发的OCR系统利用简单的模板匹配法识别了1000个复杂的印刷体汉字,到了1977年,东芝公司又制出可识别2000多印刷体汉字的单字汉字识别系统。

嵌入式手写识别技术

〉嵌入式手写识别技术(1) 随着科技进步和全球信息交流的扩大,目前个人便携数字移动产品迅速发展,从1999年到2000年,中国PDA产品市场迅猛发展,在短短的一年间膨胀到100万台的市场规模。随着市场的成熟和人们信息需求的提高,小体积大屏幕的PDA配备手写笔是必然趋势,而中文手写输入成了PDA最吸引人的功能,所以当前PDA的竞争已演化成中文手写识别技术的竞争。紫光文通看准了PDA手写输入软件的巨大商机,利用其中文手写辨识核心技术的领先优势,积极努力为各种PDA提供中文输入系统。 目前紫光文通开发的应用于PDA的中文手写识别软件拥有极其强大的辨识核心。它对于一般书写的正确识别率高达98%以上,尤其令人叹服的是,它可以轻松实现连笔识别,即使面对比较零乱的草笔字,也能精准地辨认出来,真正达到"笔笔都得意"的理想境界。其软件的识别范围包括中文简体、中文繁体、英文、数字及各种符号,充分显示其"火眼金睛"般的识别威力。识别率一直是中文手写产品的核心与关键,紫光文通凭借清华大学强大的研发实力,及十余年在模式识别领域的潜心研究,其手写产品的识别率均已趋于成熟。但由于PDA 的处理器速度远远低于传统PC的CPU,始终限制着中文手写识别软件在PDA上的应用,现在文通在原有理论的基础上利用一套全新的算法成功地表开发出适合PDA的小核高识别率的嵌入式手写识别软件。另外,这套软件可与多种操作系统挂接及配合多种CPU芯片。 目前PDA的书写区域相对都很窄,为彻底解决用户中文输入的难题,文通提出了一个全新的输入概念,全屏幕的手写输入环境,实时切分,实时识别,字间笔迹可交叉。"全屏幕"书写方式,可以让用户在屏幕的任一位置书写中文,挥洒自如却无空间限制,使人们在信息时代又找回笔走龙蛇的古韵;而"双格"书写方式,完全改变以往单格书写时等待时间长的不足,能让用户连续快速地输入中文,在分秒必争的竞争社会中处于领先地位。 紫光文通长期至力与模式识别的研究,在OCR及手写识别方面都有较大的技术优势,凭借此优势文通一直把开发最理想的输入方式作为自己的目标。 清华紫光文通嵌入式识别技术 ◆嵌入式手写输入系统: ★识别能力强: 连笔书写识别能力更强,对书写无笔顺限制,工整字书写识别率极高。 ★全屏幕连续输入: 全屏幕的手写输入环境,实时切分﹑实时识别,字间笔迹可交叉,输写更加自由,可连续不间断书写﹑无需等待,效率更高,速度更快,方式更自然。 ★智能笔触控制: 自动智能判断笔触控制的各种状态:手写输入与光标移动及文字编辑的各种状态。 ★识别范围广: 可识别中文(简体6763+繁体5401),另外包括常用通俗异体简化字百种以上及数字;英文;符号。 ★识别核心精巧,占用资源少: 整个系统只占用500--700KB空间。 ★挂接灵活: 可与多种操作系统挂接,可配合多种CPU芯片。 ◆嵌入式OCR识别系统 利用数字移动产品的摄相设备把图像记录下来,再通过OCR目前已十分成熟的版面分析及超强的识别

手写数字识别技术的应用

手写数字识别技术的应用 林晓帆丁晓青吴佑寿 手写数字识别(handwritten numeral recognition)是光学字符识别技术(optical character recognition,简称ocr)的一个分支,它研究的对象是:如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。 在整个ocr领域中,最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止,尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就,但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上,经过多年研究,研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广,为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。 一、研究的实际背景 字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号

和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入,如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入,无疑会促进这一事业的进展。因此,手写数字的识别研究有着重大的现实意义,一旦研究成功并投入应用,将产生巨大的社会和经济效益。 二、研究的理论意义 手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题,也有着重要的理论价值: 1.阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号,对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关,这样就为各国,各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一领域大家可以探讨,比较各种研究方法。 2.由于数字识别的类别数较小,有助于做深入分析及验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络(ann)———相当一部分

嵌入式手写识别技术

〉嵌入式手写识别技术(1) 随着科技进步和全球信息交流的扩大,目前个人便携数字移动产品迅速发展,从1999 年到2000 年,中国PDA产品市场迅猛发展,在短短的一年间膨胀到100万台的市场规模。随着市场的成熟和人们信息需求的提高,小体积大屏幕的PDA配备手写笔是必然趋势,而中文手写输入成了PDA最吸引人的功能,所以当前PDA的竞争已演化成中文手写识别技术的竞争。紫光文通看准了PDA手写输入软件的巨大商机,利用其中文手写辨识核心技术的领先优势,积极努力为各种PDA提供中文输入系统。 目前紫光文通开发的应用于PDA的中文手写识别软件拥有极其强大的辨识核心。它对于一般书写的正确识 别率高达98%以上,尤其令人叹服的是,它可以轻松实现连笔识别,即使面对比较零乱的草笔字,也能精准地辨认出来,真正达到"笔笔都得意"的理想境界。其软件的识别范围包括中文简体、中文繁体、英文、数字及各种符号,充分显示其"火眼金睛" 般的识别威力。识别率一直是中文手写产品的核心与关键,紫光文通凭借清华大学强大的研发实力,及十余年在模式识别领域的潜心研究,其手写产品的识别率均已趋于成熟。但由于PDA 的处理器速度远远低于传统PC的CPU始终限制着中文手写识别软件在PDA上的应用,现在文通在原有理论 的基础上利用一套全新的算法成功地表开发出适合PDA的小核高识别率的嵌入式手写识别软件。另外,这套软 件可与多种操作系统挂接及配合多种CPU芯片。 目前PDA的书写区域相对都很窄,为彻底解决用户中文输入的难题,文通提出了一个全新的输入概念,全 屏幕的手写输入环境,实时切分,实时识别,字间笔迹可交叉。"全屏幕"书写方式,可以让用户在屏幕的任一位置书写中文,挥洒自如却无空间限制,使人们在信息时代又找回笔走龙蛇的古韵;而"双格" 书写方式,完全改变以往单格书写时等待时间长的不足,能让用户连续快速地输入中文,在分秒必争的竞争社会中处于领先地位。 紫光文通长期至力与模式识别的研究,在OCR及手写识别方面都有较大的技术优势,凭借此优势文通一直 把开发最理想的输入方式作为自己的目标。 清华紫光文通嵌入式识别技术 ?嵌入式手写输入系统: ★识别能力强:连笔书写识别能力更强,对书写无笔顺限制,工整字书写识别率极高。 ★全屏幕连续输入: 全屏幕的手写输入环境,实时切分、实时识别,字间笔迹可交叉,输写更加自由,可连续不间断书写、无需等待,效率更高,速度更快,方式更自然。 ★智能笔触控制: 自动智能判断笔触控制的各种状态:手写输入与光标移动及文字编辑的各种状态。 ★识别范围广: 可识别中文(简体6763+繁体5401),另外包括常用通俗异体简化字百种以上及数字;英文;符号。 ★识别核心精巧,占用资源少:整 个系统只占用500--700KB 空间。 ★挂接灵活: 可与多种操作系统挂接,可配合多种CPU芯片。 ?嵌入式ocR rn别系统 利用数字移动产品的摄相设备把图像记录下来,再通过OCR目前已十分成熟的版面分析及超强的识别 核心对各种图像信息加以识别,变成可编辑的材料,最终可通过无线网络进行即时传递,也可配和翻译软件对材料进行翻译。

毕业论文计算机手写数字识别技术

合肥学院 2007届毕业设计(论文) 基于模板匹配算法的字符识别系 设计(论文)题目 统研究与实现 计算机科学与技术系 院系名称 计算机科学与技术 专业(班级) 2003级1班 宋飞(0) 姓名(学号) 赵大政 指导教师 袁暋 系负责人 二O O七年五月二十三日 摘要 自从计算机问世以来,让机器具有模式识别能力一直是计算机科学家们的努力方向。研究表明,对视觉和听觉信息的处理过程,不仅仅是一个感知过程,也是一个认知过程。因此,研究模式识别,是理解人类智能的本质的重要途径。字符识别是一个传统和典型的模式识别问题,脱机手写数字识别是一个典型的大类别的模式识别问题。手写体数字具有不同字符字型相差不大、相同字符有多种不同写法、数字没有上下文关系等等特点,使得脱机手写体数字识别成为识别领域最大的难题和最终的目标。在这种大类别识别的研究中,传统上大多采用模板匹配的方法来解决问题。而在模板匹配算法中,得计算其特征值。图像需要经过二值化,细化等预处理。 关键字模板匹配;特征值;细化;二值化 ABSTRACT Since computer appeared, it has been an effort direction for scientist to

let the computer has the ability of pattern recognition. Researching indicates that the procedure to deal with seeing and hearing not only a procedure of perception but also cognition. Therefore, studying pattern recognition is an important way in understanding the mankind’s intelligence and ability. Character recognition is a traditional and typical pattern recognition problem, and Handwritten Numeral Recognition is a typical large vocabulary pattern recognition problem. Different characters do not vary much, the same character can be written in many ways, there is no context between characters, and so on. Because of so many characteristics, Handwritten Numeral Recognition is a very difficult problem and commonly regarded as one of the ultimate goals of character recognition research. And the template matching algorithm, in its calculation of eigenvalues. Image require two value, thinning and other pretreatment. 引言 手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支,它研究的对象是:如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸上的阿拉伯数字。 在整个OCR领域中,最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止,尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就,但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上,经过多年研究,研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广,为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。 手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题,也有着重要的理论价值:(1).阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号,对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关,这样就为各国,各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一领域大家可以探讨,比较各种研究方法。(2).由于数字识别的类别数较小,有助于做深入分析及验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络------相当一部分的ANN模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台,验证理论的有效性,评价各种方法的优缺点。(3).尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究,并已取得了很多成果,但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比,这仍是一个有难度的开放问题。(4).手写数字的识别方法很容易推广到其它一些相关问题枣一个直接的应用是对英文这样的拼音文字的识别。事实上,很多学者就是把数字和英文字母的识别放在一块儿研究的。 人类认知事物的过程中,视觉起到了举足轻重的作用。视觉是人类最高级的感知器官,它不仅指对光信号的感受,还包括了对视觉信息的获取、传输、处理、存储与理解的全过程。随着工业自动化的发展,机器视觉作为一种应用系统逐渐得到完善和发展。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。其特点是能够提高生产的柔性和自动化程度,在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。而且机器视觉易于实现信息集成,是实现计算机制造的基础技术。在机器视觉中,常常需要从图像背景中把感兴趣的物体检测出来,模板匹配是最常用也是最基本的方法。随着信号处理技术和计算机技术的不断发展,模板匹配在工业检测、卫星遥感、半导体封装、文字识别、导航制导、医学X射线图片处理、气象云图分析、光学和雷达的图像模板跟踪、工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控、资

自由手写体数字识别系统的设计与实现

自由手写体数字识别系统的设计与实现 摘要:本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍,包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法;其次,探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征,并详细地描述了知识库的构造方法;最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明,本方法具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能。 关键词:手写体数字;预处理;模式识别;特征提取 Abstrct: This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise. Keywords: handwritten number; pretreatment;pattern recognition; feature extraction 1 引言 OCR(Optical Character Recognition)即光学字符识别技术,是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像,然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支,按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类;按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。 字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。因此,手写数字的识别研究有着重大的现实意义,一旦研究成功并投入应用,将产生巨大的社会和经济效益。 在整个OCR领域中,最为困难的就是脱机自由手写字符的识别。到目前为止,尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就,但距离实用还有一定距离。而在

中文手写识别技术研究报告

一、概念定义: 模式识别:指识别出给定物体所归属的类别。 文字识别:由计算机自动识别各种字符,如字母、数字、汉字或其他语言中的字符 二、识别分类: 根据文字的字体:可分为手写体文字识别和印刷体文字识别。 根据采用的输入设备:可以分为联机识别和脱机识别。 根据识别对象的不同:文字识别又相应地分为西文识别、数字识别和汉字识别等。 汉字识别系统的分类:通常分为手写汉字识别系统和印刷汉字识别系统两大类。按输入方式不同,手写汉字识别系统又分为联机和脱机两种。 联机手写识别: 指将字符书写在与计算机相连的书写板上,由计算机根据字符的书写轨迹进行实时识别,因此联机识别是针对手写体而言的; 它又叫做实时,在线手写体识别。使用光笔在图形输入板上写字,人在书写的同时,机器根据书写的笔画、笔顺提取特征信息进行识别,是一种方便的文字输入手段,也是文字识别最简单的一种。 目前市面上使用的主要就是基于联机的手写识别。 优点: 联机识别可以采集到更多的信息,如时间、点的座标、笔画运动轨迹、笔顺等动态信息,为文字识别提供更多依据,降低识别难度 缺点: 一个是联机手写时,用户对写字板或书写设备的不适应性,会产生比较多的干扰;二是用户书写的习惯,主要是不同用户书写时笔画的顺序各有不同,增加识别难度;三是书写时笔画连笔的问题,会造成笔画的误识别。

脱机手写识别: 指将字符书写或打印在纸张上,用扫描仪或其他光电转换装置将其转换成电信号输入到计算机中,再由机器进行识别。 脱机手写体识别:又叫做离线手写体识别。由书写者预先将字写在纸上,通过扫描仪转换成图像,再由计算机识别成汉字。 由于手写风格因人而异,同一个人书写时变化较多,且无法获得实时信息,它是文字识别领域最难的分支,目前实现仍是困难的。 缺点: 涉及的识别模式繁杂,技术难度大。 目前已成熟并实际应用的主要是汉字印刷体的脱机识别,脱机手写识别目前可能还处于实验阶段,实现难度大。 三、识别过程: 一个模式识别系统可分为四个主要部分: 1:数据获取2:预处理3:特征提取和选择4分类器(分类器设计和决策) 其中最关键部分为:特征提取和分类器。而所要提取的特征又基于识别所采用的分类器。 四、识别模式:(现有的几种方式) 1.统计识别: 基本思想是将特征撮阶段得到的特征向量定义在一个牲空间中,这个空间包含了所有的特征矢量。不同的特征向量,或者说不同类别的对象,都对应于些空间中的一点。在分类阶段,则利用统计决策的原理对特征空间进行划分,从而达到识别不同特征对象的目的。 特点:它所应用的统计决策分类理论相对比较成熟,研究的重点是特征提取。 优点:抗干扰能力强,有效去除噪声,适宜识别有噪声的文字

手写数字识别的系统设计

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/331898984.html, 手写数字识别的系统设计 作者:路明玉 来源:《科技资讯》2019年第19期 摘 ;要:數字识别技术的研究不仅可以解决当下面临的数字识别问题,同时在图像识别,机器学习等方面也有铺垫作用。该文主要通过卷积神经网络(CNN)方法实现手写数字的识别。先设计网络模型,再用MNIST数据集训练,并测试网络模型的识别准确率,接着对手写数字进行图像的预处理,输入到模型中,验证正确程度。 关键词:数字识别 ;卷积神经网络 ;数据集 中图分类号:TP391.4 ; 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2019)07(a)-0031-02 1 ;课题意义 很多机器识别的办公系统将产生,如:手写字体的识别。这些对于信息的获取有着很重要的作用,尤其在快递分拣、银行票据分析等方面最为突出。另外,图像识别技术的研究为人工智能开启了里程碑,在机器学习、机器人研究等方面起到了关键的作用。这方面的研究很有实用价值,重要性也是不言而喻的。 2 ;图像预处理与数据集 图像预处理是在不影响识别效率的前提下,对手写数字原始图像进行规范处理,减少无用的信息,降低计算量,提高识别率。在手写数字界面已经设置了黑底的画图板和白色的画笔,所以不需要再使用二值化处理。 2.1 图像的灰度化 图像灰度化的目的是降低图像识别中的计算量,前提是灰度后的图像没有失去用于识别的重要信息。灰度化的本质是将一张原来看起来颜色多样的图像通过编程语言转化为灰度化的图像,其中灰度化的图像只有一种颜色,但灰度化的过程中,可以事先设置一个值用于灰度化图像,否则,每一张图像进行灰度化处理都有255种选择,每一种的灰度化程度是不一样的。图像的灰度化就是将3个分量设置同样大小,不影响图像主要特征的提取,方便数字的提取和图像的识别。在设置灰度值过程中,有很多方法,最为常用的是利用取每个点3个分量的平均值,这样灰度化的图像,基本显示了原来图像的所有特征,识别过程更加高效。 2.2 MNIST数据集 MNIST数据集由训练集和测试集组成。MNIST数据集的每一张图片由28×28(pix)构成,每个图像都经过了图像的灰度化处理,一张完整的图像是由几千万个像素点构成的,每一

手写体数字识别课案

手写体数字识别 摘要:手写体数字识别系统依托计算机应用软件,利用C++程序设计的相关知识,运用模块设计等相关技术,最终完成手写体识别系统的程序综合设计。 关键字:手写体数字处理模式识别程序设计 Abstract:Handwritten digital identification system relies on computer application software , using the C + + programming knowledge and module designing related technology,.Finally it completes the p rogram integrated design of handwritten identification system. Keywords:Handwriting Digital Processing Pattern recognition Program design 一、论题概述 模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。由于它研究的是如何用机器来实现人(及某些动物)对事物的学习、识别和判断能力,因而受到了很多科技领域研究人员的注意,成为人工智能研究的一个重要方面。 字符识别是模式识别的一个传统研究领域。从50年代开始,许多的研究者就在这一研究领域开展了广泛的探索,并为模式识别的发展产生了积极的影响。 字符识别一般可以分为两类:1.联机字符识别;2.光学字符识别(Optical Chara- cter Recognition,OCR)或称离线字符识别。在联机字符识别中,计算机能够通过与计算机相连的输入设备获得输入字符笔划的顺序、笔划的方向以及字符的形状,所以相对OCR来说它更容易识别一些。但联机字符识别有一个重要的不足就是要求输入者必须在指定的设备上书写,然而人们在生活中大部分的书写情况是不满足这一要求的,比如人们填写各种表格资料,开具支票等。如果需要计算机去认识这些己经成为文字的东西,就需要OCR技术。比起联机字符识别来,OCR不要求书写者在特定输入设备上书写,它可以与平常一样书写,所以OCR 的应用更为广泛。OCR所使用的输入设备可以是任何一种图像采集设备,如CCD、扫描仪、数字相机等。通过使用这类采集设备,OCR系统将书写者已写好的文字作为图像输入到计算机中,然后由计算机去识别。由于OCR的输入只是简单的一副图像,它就不能像联机输入那样比较容易的从物理特性上获得字符笔划的顺序信息,因此OCR是一个更具挑战性的问题。 数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题,它是本文研究的重点。数字识别在特定的环境下应用特别广泛,如邮政编码自动识别系统,

相关主题