基于过程神经网络的手写体汉字识别方法研究
基于卷积神经网络的手写汉字识别技术研究
基于卷积神经网络的手写汉字识别技术研究随着人工智能技术的不断发展，手写汉字识别技术也逐渐成为了一个热门的研究领域。
目前，卷积神经网络是一种非常有效的手写汉字识别技术，具有优秀的性能和稳定性。
本文将从卷积神经网络技术的背景、原理、应用等方面进行深入的介绍和研究。
一、卷积神经网络技术背景卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)，是一种采用多层感知器结构进行特征提取与参数学习的神经网络模型。
由于卷积神经网络能够处理图像、语音、视频等多种数据类型，因此应用广泛。
目前，卷积神经网络技术在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域均取得了重大突破。
二、卷积神经网络技术原理卷积神经网络技术的基本原理是卷积运算和池化运算。
其中，卷积运算是指使用一个指定的滤波器，对输入图像进行滤波运算，并生成一个新的输出图像。
卷积运算有助于提取输入图像的特征信息，使得网络能够对图像内容进行更加精确的分类和识别。
池化运算是指将输入图像的一部分区域缩小成一个单一的像素值，以减少每一层的计算量，同时也能够保留输入图像的主要特征信息。
通过多次卷积和池化的运算，可以逐渐提取更加复杂的图像特征，最终实现对图像内容的识别和分类。
三、基于卷积神经网络的手写汉字识别技术基于卷积神经网络的手写汉字识别技术是一种应用较为广泛的图像识别技术。
其基本原理是利用卷积操作提取手写汉字的特征信息，并通过池化操作实现对图像内容的缩小，最终通过全连接层实现对图像内容的识别和分类。
该技术在手写汉字识别、车牌识别、信件OCR等领域应用广泛。
四、卷积神经网络技术的优缺点卷积神经网络技术的优点主要包括：能够自动提取图像特征，不需要人为干预；能够针对不同的场景和任务进行优化；能够实现高精度的图像识别和分类。
缺点主要包括：需要大量的训练数据才能够达到较好的效果；计算量较大，对计算资源要求较高；对图像像素分辨率的要求较高，易受图像噪声和变形的影响。
基于神经网络的手写汉字识别技术研究与实现
基于神经网络的手写汉字识别技术研究与实现手写汉字识别技术的发展在近年来取得了重要突破，以神经网络为基础的识别方法被广泛应用和研究。
本文将对基于神经网络的手写汉字识别技术进行深入研究和实现。
一、引言手写汉字识别是计算机视觉领域中的一个重要问题，其应用广泛涵盖了人机交互、文本识别、自然语言处理等领域。
传统的手写汉字识别技术通常采用特征提取和模式识别方法，但其面对复杂的汉字结构和不同书写风格时，识别准确率较低。
近年来，随着深度学习和神经网络的快速发展，基于神经网络的手写汉字识别技术逐渐成为研究热点。
二、神经网络的原理神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，其核心思想是通过模拟人脑神经元之间的连接，实现信息的自动处理和学习。
在手写汉字识别中，我们可以将每个汉字看作是一个模式，通过训练神经网络，使其能够准确地识别不同汉字模式。
神经网络的核心组件是神经元，每个神经元接收来自其他神经元的输入，并通过激活函数处理后生成输出。
神经网络的结构由多层神经元组成，包括输入层、隐藏层和输出层。
输入层接收手写汉字图像的像素作为输入，隐藏层通过一系列的加权和激活函数运算提取汉字的抽象特征，输出层则给出每个汉字的识别结果。
三、基于神经网络的手写汉字识别方法基于神经网络的手写汉字识别方法主要分为训练和测试两个阶段。
在训练阶段，我们首先构建神经网络的结构，并准备一批手写汉字的训练样本。
样本应包含多种不同书写风格和字体的汉字，并进行标记以便于后续的训练。
然后，我们通过反向传播算法不断调整神经网络的参数，使其能够准确地学习和识别手写汉字。
在测试阶段，我们使用另外一批手写汉字的测试样本来验证神经网络的泛化能力和准确率。
测试样本应包含未出现在训练集中的汉字，以检测神经网络是否能够正确识别新样本。
通过计算识别结果与标准结果的误差，评估神经网络的性能。
四、基于神经网络的手写汉字识别技术的实现为了实现基于神经网络的手写汉字识别技术，我们可以使用各种深度学习框架和工具，如TensorFlow、PyTorch等。
基于神经网络的手写汉字识别研究
基于神经网络的手写汉字识别研究手写汉字识别一直是计算机科学的研究重点之一。
现代计算机视觉和人工智能的快速发展，也促进了该领域的进一步发展。
因此，基于神经网络的手写汉字识别越来越被重视。
神经网络是一种动态系统，它模拟了人类的神经系统。
该系统由多层神经元组成，每层神经元经过研究和调整后，可以实现对输入信息的特定处理和判断能力，如分类、回归、聚类等。
基于神经网络的手写汉字识别算法，通常包括数据接收、预处理、特征提取和分类识别几个步骤。
数据接收与预处理首先，需要对手写汉字数据进行输入和接收，并进行预处理。
目前比较常用的输入手写数据方式有笔画输入法和码表输入法。
常见的预处理过程包括滤波、二值化和归一化等操作，以便于数据更加规范和处理。
特别是二值化操作，将图像转换为0和1的二值图像，是后续特征提取和分类识别的基础。
特征提取特征提取主要是将处理后的手写汉字图像，转换成具有较强区别性的特征向量。
目前比较常用的特征提取方法有方向梯度直方图（HOG）、局部二值模式（LBP）和分形特征等。
其中，HOG算法主要通过计算图像的方向梯度，来提取图像特征。
LBP算法则是利用局部图像区域的纹理信息，来描述图像的特征。
另外，分形特征则利用分形算法对汉字图像进行分析，得到具有区别性的特征向量。
分类识别分类识别是整个基于神经网络的手写汉字识别算法的核心和关键。
通过分类算法，能够将输入的手写汉字图像进行分类和判断，从而得到正确的识别结果。
目前比较常用的分类算法有支持向量机（SVM）、最近邻分类（KNN）和神经网络（NN）等。
其中，神经网络具有较好的分类效果和计算速度，并且具有较强的计算能力，因此被广泛应用于基于神经网络的手写汉字识别研究中。
基于神经网络的手写汉字识别应用基于神经网络的手写汉字识别应用已经广泛应用于电子商务、文本识别和图形识别等领域。
特别是在文字识别系统中，基于神经网络的手写汉字识别技术己经成为主流技术。
识别准确率也越来越提高，基本上能够达到人类视觉识别水平。
基于神经网络的手写文字识别技术研究
基于神经网络的手写文字识别技术研究随着技术的不断进步和社会的不断发展，人们对于机器的认知也越来越高。
机器学习、人工智能等技术，在我们的日常生活中也越来越常见。
其中，基于神经网络的手写文字识别技术，也逐渐成为了人们关注的焦点。
本文将对这项技术进行探讨和研究。
一、手写文字识别技术的概述手写文字识别技术是指通过计算机对手写文字进行识别，并将其转化成数字或文本的一种技术。
这项技术可应用于邮件自动识别、签名识别、车牌识别等方面。
其中，基于神经网络的手写文字识别技术是目前应用最广泛、最有效的一种。
二、神经网络的原理神经网络是一种模拟人类神经系统工作方式的计算机网络模型。
其基本单元是神经元，通过神经元之间的连接和传递信息实现信息的处理和学习。
神经网络训练分为两个阶段：前向传播和反向传播。
在前向传播阶段，神经网络会将输入的信息通过一系列的计算和加权，得出一个输出结果。
在反向传播阶段，通过算法不断修正权重和偏置，使网络的输出逐渐趋近于期望结果。
三、基于神经网络的手写文字识别技术的原理基于神经网络的手写文字识别技术，本质上也是利用神经网络对手写文字进行识别。
其具体流程如下：1. 数据准备：将手写文字样本进行数字化、标准化处理，然后将其分成训练集、验证集和测试集。
2. 特征提取：利用图像处理技术，将手写文字转化成数字矩阵作为神经网络的输入。
3. 搭建网络：搭建基于神经网络的手写文字识别模型，包括输入层、隐含层和输出层，根据样本数据进行训练。
4. 训练和测试：通过反向传播算法，对网络的权重和偏置进行修正，最终得出训练完毕的模型。
然后，将测试集输入到模型中，得到手写文字识别的结果。
四、基于神经网络的手写文字识别技术的优点基于神经网络的手写文字识别技术相较于传统的手写文字识别技术有以下优点：1. 更高的识别精度：基于神经网络的手写文字识别技术可以自动提取特征，学习逼近真实分布，并且使得训练得到的模型具有很高的分类能力和泛化能力。
基于神经网络的手写体识别技术研究
基于神经网络的手写体识别技术研究手写体识别技术是一种通过计算机识别手写文字的技术。
随着人工智能技术的发展，基于神经网络的手写体识别技术逐渐得到了广泛应用。
本文将对基于神经网络的手写体识别技术进行研究，并介绍其原理、应用和挑战。
一、技术原理基于神经网络的手写体识别技术主要基于深度学习算法，其核心是卷积神经网络（CNN）。
CNN是一种通过模仿人类视觉系统工作原理设计的神经网络，通过多层卷积层和池化层的组合，可以有效提取图片特征。
在手写体识别中，首先需要建立一个训练集，包含大量的手写体样本和对应的标签。
然后，将这些样本输入到CNN模型中进行训练。
训练过程中，CNN模型会自动学习手写体字母和数字的特征，并建立内部的模式识别规则。
训练完成后，就可以使用已经训练好的CNN模型来识别新的手写体样本。
将新的手写体样本输入到CNN模型中，模型会根据学习到的特征进行判断，并输出对应的标签。
通过与训练集中的标签进行比较，就可以得到手写体样本的识别结果。
二、应用领域基于神经网络的手写体识别技术在多个领域有着广泛的应用。
1. 银行与金融：手写体识别技术可应用于支票的自动识读，减少人工劳动和错误率。
在银行行业，手写体识别技术可以用于自动填写客户信息，提高工作效率。
2. 邮政与物流：手写体识别技术可用于自动识别地址信息，提高邮件和包裹的分拣速度和准确性。
在物流行业，手写体识别技术可以用于自动识别快递单号，实现追踪查询。
3. 文字输入与编辑：手写体识别技术可以用于智能手机和平板电脑的手写输入，提高用户输入速度和方便性。
此外，手写体识别技术还可以用于手写文字的转换和编辑，方便文档整理和修改。
三、技术挑战在实际应用中，基于神经网络的手写体识别技术还面临一些挑战。
1. 数据采集与标注：为了训练一个准确的手写体识别模型，需要收集大量的手写体样本并进行标注。
手写体样本的采集和标注过程比较复杂和耗时，需要借助专业人员和设备。
2. 多样性与干扰：手写体的形状和风格千差万别，同时还可能受到噪声、倾斜、错位等因素的干扰。
基于神经网络的手写字符识别技术研究
基于神经网络的手写字符识别技术研究手写字符识别是一项具有广泛应用前景的技术，可以用于自动化办公、数字阅读、人机交互等多个领域。
神经网络作为一种强大的模式识别工具，被广泛应用于手写字符识别技术的研究与开发中。
本文将探讨基于神经网络的手写字符识别技术的研究进展、方法和应用。
一、神经网络在手写字符识别中的应用神经网络是一种模拟人类神经系统运作的计算模型，通过构建多层次的神经元，实现对数据进行自动学习和模式识别。
在手写字符识别中，神经网络通过学习大量的样本数据，能够建立对手写字符的模型，从而识别新的手写字符。
神经网络在手写字符识别中的应用可以分为两个阶段：训练阶段和测试阶段。
在训练阶段，神经网络通过输入大量手写字符样本数据，不断调整网络参数，优化网络结构，建立起对手写字符的模型。
在测试阶段，神经网络对新的手写字符进行输入，通过匹配和比对，输出对该手写字符的识别结果。
二、基于神经网络的手写字符识别技术的研究方法1. 数据集准备在研究手写字符识别技术时，需要准备大量的手写字符数据集。
数据集应该包含多种类型的手写字符，具有一定的干扰和变形，并且要保证数据集的多样性和合理性。
常用的数据集有MNIST、EMNIST等，这些数据集已经成为了手写字符识别技术研究的基准数据集。
2. 特征提取与预处理特征提取是神经网络手写字符识别的重要环节。
在输入手写字符之前，需要对图像进行预处理和特征提取。
常用的预处理方法包括二值化、降噪、灰度化等，以减少噪声和干扰。
特征提取可以采用传统的图像处理算法，如边缘检测、轮廓提取等，也可以利用卷积神经网络（CNN）等深度学习方法来自动提取图像特征。
3. 神经网络结构设计神经网络的结构设计是手写字符识别技术研究中的关键环节。
常用的神经网络结构有前馈神经网络（Feedforward Neural Network）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）和循环神经网络（Recurrent Neural Network）等。
基于深度神经网络的手写汉字识别技术研究
基于深度神经网络的手写汉字识别技术研究一、引言手写汉字识别一直以来都是计算机视觉领域的一大研究方向。
随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的手写汉字识别技术已经成为了目前最为主流的识别方法之一。
本文将从手写汉字识别需求的背景出发，介绍此技术的发展历程以及特点，深入剖析深度神经网络在手写汉字识别中的应用，最后探讨其未来发展趋势。
二、手写汉字识别需求的背景手写汉字的识别需求在日常生活、商业、政务等领域广泛存在。
例如，在出差或旅游时，有时候需要手写一些繁文缛节的汉字来填写相关表格；在工作中，有时候需要手写签名；在政务机关，有时候需要将手写的公文转化成电子文档等等。
在过去，手写汉字识别主要依赖人工的解读来实现。
但是，这种方式效率低下、成本高昂，而且人的主观性和错误率往往较高。
自动化的手写汉字识别技术的出现，可以有效地解决这些问题，提高处理效率和准确性。
三、基于深度神经网络的手写汉字识别技术的发展历程深度神经网络已经成为了当今最为先进的人工智能技术之一。
由于越来越多的训练数据和计算能力的提高，深度神经网络在图像识别等领域上表现出了显著的优势。
因此，基于深度神经网络的手写汉字识别技术在近几年来得到了快速发展。
1.传统方法的不足在深度神经网络出现之前，传统的手写汉字识别方法主要有两种：基于规则的方法和基于统计的方法。
规则方法的思路是先通过规则描述汉字的笔画和结构，然后提取出汉字中的特征，最后通过分类器进行识别；统计方法则是根据汉字的统计信息进行模式匹配。
然而，这些方法在实际应用中存在一些不足。
规则方法需要大量的专家知识来进行汉字特征提取，而且不足以处理不同人或不同笔迹所写的汉字；而统计方法对数据的分布有很高的要求，而且适用范围受到了极大的限制。
2.深度神经网络的优越性基于深度神经网络的手写汉字识别技术的出现，弥补了传统方法的不足之处。
深度神经网络可以对数据进行自动特征提取和分类，避免了人工提取特征的过程，从而提高了识别准确率。
基于神经网络的手写文字识别算法研究
基于神经网络的手写文字识别算法研究随着人工智能与机器学习技术的不断进步，手写文字识别技术也越来越成熟。
而基于神经网络的手写文字识别算法研究成为了当前热门的方向之一。
本文将探讨基于神经网络的手写文字识别算法的相关情况，包括其背景、关键技术、发展现状以及未来展望等。
一、背景手写文字识别算法是一项将手写笔画转换成可供计算机处理的数字化形式的技术。
其应用范围广泛，如识别地址、签名、表格、笔记、邮政编码等，并在银行、邮政、政府、医疗等行业得到广泛应用。
在历史上，手写文字识别算法主要是由专门的人工智能专家或者专业算法工程师设计和开发。
如今，人工智能和机器学习技术的普及，让更多的普通程序员也有能力开发手写文字识别算法。
而基于神经网络的手写文字识别算法在这一领域中占据着越来越重要的地位。
二、关键技术基于神经网络的手写文字识别算法，我们需要掌握如下关键技术：1.数据预处理：一般来说，预处理是指将原始的手写文字图像进行处理，去除背景噪声和扭曲，增强手写文字的边缘、鲜明度和对比度等。
数据预处理不仅可以提高手写文字识别算法的正确率，还可以减小样本数量，提高程序的运行速度。
2.特征提取：手写文字图像是由一系列笔画轨迹组成的，如何提取出关键的特征是手写文字识别算法中的关键问题。
目前，主要的特征提取方法包括灰度共生矩阵法、梯度直方图法等。
3.神经网络模型：神经网络是基于人脑细胞和神经元构建的仿真模型，常用于解决复杂的非线性问题，并且具有自学习、自适应、容错性等优良特性。
在手写文字识别算法中，我们通常选择卷积神经网络（CNN）或者循环神经网络（RNN）等模型来进行处理。
三、发展现状基于神经网络的手写文字识别算法在技术上已经非常成熟。
在具体应用上，大多数的手写文字识别服务都已经在使用基于神经网络的算法。
例如，在Windows的操作系统中，自带的手写板提供了非常好的手写文字识别功能，它就是基于神经网络的算法进行设计和优化。
此外，在数字化OCR、人工智能智能化图像等领域，基于神经网络的手写文字识别算法也取得了许多优秀的成果。
基于卷积神经网络的手写文字识别算法研究
基于卷积神经网络的手写文字识别算法研究手写文字识别一直是计算机视觉中的一个重要研究方向，无论是在OCR技术还是智能输入法方面，都有广泛的应用。
而卷积神经网络(CNN)则已经成为各种图像处理任务的主流算法之一，自然的也被应用在手写文字识别上。
本文将探讨基于卷积神经网络的手写文字识别算法的研究情况和发展趋势。
1、手写文字识别技术的发展历程手写文字识别技术的历史可以追溯到上世纪五六十年代，当时学者们探索在计算机中运用模式识别技术来识别手写汉字。
随着计算机技术的不断发展和深度学习技术的快速崛起，手写文字识别技术得到了很大的发展。
在手写数字识别方面，最熟悉的是MNIST数据集。
该数据集由60,000个训练集图像和10,000个测试集图像组成，每张图片大小均为28x28像素。
它成为识别手写数字的基准数据集。
早期的识别方法主要依赖于手工设计特征，如神经网络、支持向量机(SVM)等算法。
但是，这些算法的性能并不够稳定，通常难以适应真实世界的噪声和变化。
2、卷积神经网络(CNN)在手写文字识别中的应用由于卷积神经网络(CNN)具有良好的特征提取能力和对图像的空间不变性，因此被广泛应用于各种图像识别任务中，包括手写文字识别。
CNN对图像特征的提取是通过卷积层和池化层进行的，这样可以在保留图像细节的同时大大降低图像复杂性。
CNN通常由多个卷积层和池化层组成。
在卷积层中，对输入图像进行卷积操作，得到一组新的特征图像。
池化层用于下采样，缩小数据的维度，同时提高模型的稳定性。
3、手写文字识别算法的应用实例针对手写数字识别问题，LeCun等人于1998年提出了LeNet模型，这是一个简单的CNN模型。
该模型具有卷积，子采样和全连接层。
LeNet模型被广泛应用于手写数字识别。
针对手写字符识别问题，一些新的CNN模型被提出，如AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等。
这些模型被广泛应用于许多机器视觉任务中。
基于深度神经网络的手写汉字识别技术研究
基于深度神经网络的手写汉字识别技术研究中文字符是一种非常特殊的文字形式，对于许多人来说，尤其是非汉语母语的人，觉得很难掌握。
然而，由于大量的汉字出现在各种各样的场合中，汉字识别成为非常重要和必要的技术，它能在各种不同的环境下帮助人们完成很多工作任务，如自动化识别，电子书写等。
近年来，基于深度神经网络的手写汉字识别技术受到了越来越多的重视和研究，本文将对其进行深入的探讨。
一. 深度神经网络的概念和应用深度神经网络是一种由多个神经网络层组成的人工神经网络，它可以用于模式识别、自然语言处理、图像和声音识别等领域。
这种神经网络的基本思想是模拟人脑中神经元之间的联系和交互，以实现机器复杂的验收和请求计算。
深度神经网络具有非常广泛的应用，包括语音辨识、图像和语音识别等，还能在各种各样的计算机视觉领域中使用，如人脸识别，手写字符识别，字体识别等。
二. 手写汉字识别技术的应用和意义手写汉字识别技术是一种将人手写的汉字转换为计算机可用的数字信号的技术。
由于大量的人们年复一年地在纸上书写汉字，并在各种场合使用，如银行，邮政，医院，政府等，这种技术因此变得非常重要。
手写汉字识别技术能提高工作效率和精度，如在银行或邮政中，利用它能够更快速和准确地处理存款或交付的信息，并减少了由于手动操作引起的错误。
此外，在医疗领域中使用手写汉字识别技术可以实现电子病历系统，促进医疗服务的更好管理和交流。
三. 基于深度神经网络的手写汉字识别技术随着深度学习相关研究的不断进步，基于深度神经网络的手写汉字识别技术也得到了重大发展。
与传统的手写字符识别技术相比，深度学习技术能够提高识别率和鲁棒性。
深度学习技术主要由两部分组成：网络结构和训练算法。
目前，基于深度神经网络的手写汉字识别技术的研究主要集中于改进网络结构和训练算法，以提高识别率和效率。
在网络结构的改进方面，人们提出了一些设计深度神经网络结构的创新方法，如增量学习、残差连通层网络、卷积神经网络、递归神经网络等。
基于神经网络的手写体字符识别技术研究
基于神经网络的手写体字符识别技术研究第一章引言随着人工智能技术的不断发展，手写体字符识别技术也逐渐得到了广泛的应用。
手写体字符识别技术是将手写的字符转化为计算机可以识别和处理的格式，其在数字化办公、自然语言处理、人机交互等领域都有着重要的应用。
目前，基于神经网络的手写体字符识别技术已经成为了研究热点。
通过神经网络的训练和优化，可以提高手写体字符识别的精准度以及鲁棒性。
本文将深入探究基于神经网络的手写体字符识别技术研究。
第二章手写体字符识别技术研究现状手写体字符识别技术最早是在20世纪60年代出现的，当时主要采用的方法是基于特征提取的方法。
这种方法通过分析手写体字符的特征来进行识别，但是其受到字体的影响非常大，大大降低了其识别精准度。
随着神经网络技术的成熟，基于神经网络的手写体字符识别技术逐渐取代了传统的基于特征提取的方法。
其中最为流行的是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这两种神经网络的结构都能够处理时序数据，能够保留输入数据的时序信息，因此被广泛应用于手写体字符识别技术中。
第三章基于神经网络的手写体字符识别技术研究在基于神经网络的手写体字符识别技术中，首先需要进行数据集的准备和预处理。
数据集的质量对于训练神经网络的效果至关重要。
在选择数据集时，需要确保其具有代表性和足够的规模。
同时还需要对数据集进行清洗和预处理，如去除噪声、将图像归一化等。
在数据集的准备和预处理后，需要设计合适的神经网络结构。
对于手写体字符识别任务，通常采用的是卷积神经网络或循环神经网络。
其中卷积神经网络主要用于处理图像数据，通过卷积和池化操作提取特征。
而循环神经网络则主要用于处理序列数据，通过循环单元和门控单元来记忆输入序列的信息。
另外，在设计神经网络时，需要对网络的超参数进行调优。
如学习速率、批大小、迭代次数等。
这些超参数的调整对于神经网络的训练效果有着重要的影响。
最后，需要对训练好的神经网络进行测试和评估。
基于神经网络的手写字符识别算法研究
基于神经网络的手写字符识别算法研究随着科技的进步，手写字符识别技术在我们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。
从人们输入电子邮件和短信，到智能手机上的手写输入功能，手写字符识别技术的应用越来越广泛。
其中，基于神经网络的手写字符识别算法被认为是最有效的方法之一。
本文将研究该算法，并探讨其原理、应用以及未来的发展趋势。
首先，我们来详细了解一下基于神经网络的手写字符识别算法的原理。
神经网络是一种模仿人类神经系统运作的计算模型。
它由多个神经元组成，这些神经元通过权重和激活函数来模拟信息的传递和处理。
手写字符识别算法利用神经网络的分布式并行处理能力，通过学习和训练，从输入的手写字符图像中提取特征，并将其与预先定义的字符进行匹配，从而实现字符识别的功能。
在神经网络的手写字符识别算法中，有几个关键的步骤。
首先是数据预处理。
由于手写字符图像的质量和风格各不相同，预处理步骤可以提高图像质量，减少噪声对识别结果的影响。
接下来是特征提取。
神经网络通过对图像中的边缘、角点等特征进行提取，从而将图像数字化并减少数据维度。
然后是神经网络的构建和训练。
根据预先定义的网络结构和误差函数，利用训练集对神经网络的权重进行调整和优化。
最后是字符识别。
将输入的手写字符图像输入神经网络进行前向传播，根据输出层的概率分布，选择最有可能的字符作为识别结果。
基于神经网络的手写字符识别算法在实际应用中具有广泛的应用前景。
首先，它可以应用于文字识别。
图像中的文字可以通过光学字符识别技术转化为电子文本，用于自动文档处理和数据分析。
其次，它可以用于数字签名验证。
通过从手写签名中提取特征并与预先存储的模板进行验证，可以增强身份认证的安全性。
另外，基于神经网络的手写字符识别算法还可以应用于金融领域，如支票识别和银行卡数字化等。
然而，尽管基于神经网络的手写字符识别算法在字符识别方面取得了重大突破，但仍存在一些挑战和待解决的问题。
首先是识别率的提高。
虽然目前的算法已经具有很高的准确性，但在一些复杂的场景下，如手写字迹较潦草或输入设备低劣等情况下，算法的识别率仍然有待改进。
基于神经网络的手写文本识别技术研究
基于神经网络的手写文本识别技术研究随着信息技术的快速发展，人们对于手写文本识别技术的需求也越来越大。
基于神经网络的手写文本识别技术因为其准确性和高速度的特点受到了广泛关注。
本文将从几个方面对基于神经网络的手写文本识别技术进行一定的研究，分析其发展现状、方法和对未来的展望。
一、手写文本识别技术的发展现状目前，手写文本识别技术已经成为了计算机领域中的重要研究方向之一。
已经有多种方法被应用于手写文本识别，包括基于特征的识别方法、基于统计的识别方法和基于神经网络的识别方法。
其中，基于神经网络的手写文本识别技术因其高准确性和快速性受到了广泛的研究和应用。
二、基于神经网络的手写文本识别技术的方法基于神经网络的手写文本识别技术，主要包括数据预处理、特征提取、特征选择、分类器设计和模型选择等几个主要方面。
1.数据预处理数据预处理是手写文本识别技术中的第一个步骤，它通常包括图像归一化、二值化、去噪和分割等过程。
这些步骤可以帮助消除图像中的噪声并将图像转换为可识别的格式。
这项工作是基于神经网络的手写文本识别技术成功的关键。
2.特征提取神经网络需要输入数字化的信号，因此需要从原始图像中提取出有用的特征。
这些特征可以是图像的边缘、纹理、轮廓、交点等。
通常采用的方法包括方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients， HOG）和局部二值模式（Local Binary Pattern， LBP）等。
3.特征选择特征选择是将从图像中提取出来的特征进行筛选，以便选出那些最具区分性的特征。
通常采用的方法包括特征权值法、PCA与ICA等。
4.分类器设计分类器设计是对特征进行分类的主要任务之一。
常用分类器包括支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和k近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）等。
5.模型选择此环节需要基于数据集的训练数据对手写文本识别模型进行选择。
基于神经网络的手写体字识别技术
基于神经网络的手写体字识别技术在数字化时代，人工智能技术日益成熟发展，各种基于人工智能技术的应用越来越多，其中手写体字识别技术就是其中之一。
手写体字识别技术是指通过计算机对手写体字进行识别，并转换为机器可读的格式。
这项技术的发展，离不开神经网络的应用。
下面我们就来了解一下基于神经网络的手写体字识别技术。
一、手写体字识别技术的基本原理手写体字识别技术的基本原理就是将手写的字迹通过光电传感器或数码相机等设备转换成数字信号，再根据手写字的特征来识别出这些手写字。
手写字的特征包括笔画方向、长度、宽度、弯曲度等，这些特征是用数字化的方法表示出来的。
在对手写字进行识别时，计算机使用这些特征来推测手写字的形状和意义。
二、神经网络在手写体字识别技术中的应用随着神经网络技术的发展，神经网络逐渐应用于手写体字识别技术之中。
神经网络是一种机器学习的算法，能够自动学习输入数据中的规律和特征，进而对数据进行分类或预测。
在手写体字识别技术中，神经网络可以用来训练计算机自动识别各种手写字的特征。
神经网络的结构分为输入层、隐藏层和输出层。
在手写体字识别中，输入层用来接收手写字的数字化信息，即手写字象素点的灰度值；输出层则用来输出计算机对手写字识别的结果。
隐藏层是神经网络中最为复杂的部分，隐藏层通过神经元的连接和计算来逐步提取并转换手写字的信息，并更高效地将其符合人类可识别的特征输出给输出层。
三、神经网络在手写体字识别技术中的实现方式神经网络在手写体字识别技术中的实现方式有许多种，下面我们介绍其中的两种：卷积神经网络和循环神经网络。
1.卷积神经网络卷积神经网络( Convolutional Neural Network, CNN )是一种深度学习的神经网络，主要用于图像识别和处理。
在手写体字识别技术中，卷积神经网络通过滤波器和池化层来提取手写字的特征，然后对这些特征进行分类或预测。
卷积神经网络的输入层输出的特征图可以对应手写体字中的笔画方向和弯曲度等特征。
基于深度神经网络的手写文字识别技术研究
基于深度神经网络的手写文字识别技术研究一、引言手写文字识别技术的研究一直备受关注，随着深度学习技术的发展和广泛应用，基于深度神经网络的手写文字识别技术已成为手写文字识别领域的热点。
本文结合相关的研究和应用案例，对基于深度神经网络的手写文字识别技术进行了综合性的研究、梳理和总结，旨在为相关领域的研究者提供有价值的参考和指导。
二、基本概念介绍（一）深度神经网络深度神经网络由多个神经网络层组成，层与层之间相互连接，每层的输入为上一层的输出，最后一个输出层为预测类别。
深度学习的关键在于网络的深度，可以通过增加层数来提高性能。
深度神经网络的训练主要依靠反向传播算法，通过梯度下降来优化网络的权值，从而达到准确预测目标的目的。
（二）手写文字识别手写文字识别是数字图像处理技术中的一种，通过图像处理算法将手写的文字信息转化为计算机能够识别、理解和处理的数字或者字符等信息，广泛应用于自然语言处理、人机交互等领域。
三、基于深度神经网络的手写文字识别技术应用案例分析（一）MNIST 数据集 MNIST 是目前手写数字识别领域中的一个经典数据集，包含 60,000 个训练集和 10,000 个测试集。
该数据集的图像分辨率为 28×28，黑白图像，每个数字都是由手写叠加的小数字组成的。
在MNIST 数据集上，基于深度神经网络的手写识别技术已经取得了相当突出的成绩。
LeNet5 是其中的代表性算法之一。
LeNet5 是由卷积层、池化层和全连接层构成的多层全卷积神经网络模型，针对手写数字识别任务使用。
LeNet5 在 MNIST 数据集上的测试准确率达到了99.2%以上。
（二）文本识别领域在文本识别领域，基于深度神经网络的手写文字识别技术目前也广泛应用于商业应用和学术研究中。
例如，华为公司的网络识别领域的工作利用了深度神经网络技术实现手写汉字的在线识别。
另外，英特尔公司也在这个领域进行了研究，开发了Face Charades 数据集，集中展示了哭泣、微笑、害怕、惊讶、憎恶、难过等人脸表情符号，以及100多种手写字母、数字、标点等符号。
基于神经网络的手写字体识别技术研究
基于神经网络的手写字体识别技术研究一、引言随着信息技术的快速发展和人们对于数据量的增长需求，手写文字的识别技术成为了计算机视觉领域中的一个热门研究方向。
基于神经网络的手写字体识别技术由于其准确性和稳定性极具优势，已成为当前研究成果最为先进的手写字体识别技术之一。
本文旨在探讨基于神经网络的手写字体识别技术的具体研究内容和应用前景。
二、神经网络的概念神经网络是一种灵活的计算模型，其结构类似于人类神经系统，由许多互相连接的神经元构成，可以用于许多任务，如模式识别、分类和预测等。
神经网络可以自动学习数据的特征并进行分类和识别。
神经网络的主要类型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和深度神经网络（DNN）等。
三、手写字体识别技术手写字体识别技术是指通过计算机对手写文字进行识别和转换的过程。
手写字体包含许多不同的特征，如笔画、笔画顺序、线宽、倾斜度等，因此手写字体识别技术需要考虑许多的复杂因素。
目前，手写字体识别技术主要包括基于模板匹配的方法、基于特征点的方法和基于神经网络的方法等。
四、基于神经网络的手写字体识别技术随着计算机处理速度的提高和大数据时代的到来，基于神经网络的手写字体识别技术日益受到关注。
这种技术往往基于深度学习算法，通过大量的训练数据来训练神经网络模型，使其能够根据输入图像自动进行分类和识别。
在神经网络模型的设计中，关键要素包括网络结构、激活函数、损失函数、优化方法等。
在手写字体识别领域，卷积神经网络是最为常用的一种基于神经网络的模型。
卷积神经网络能够对图像的局部特征进行学习，从而有效提高识别准确率。
五、手写字体识别技术的研究进展基于神经网络的手写字体识别技术在近年来得到了迅速发展。
最初的手写字体识别技术往往需要针对不同的字符建立不同的识别模型，而现在的手写字体识别技术能够在不同类别之间进行自动分类。
同时，手写字体识别的准确率也得到了极大的提高。
例如，在MNIST手写数字识别数据集上，已经有95%以上的准确率。
基于深度神经网络的手写汉字识别技术研究
基于深度神经网络的手写汉字识别技术研究1. 前言随着计算机技术的不断发展，计算机视觉已经成为了人工智能领域中的热门研究方向之一。
手写汉字识别技术是计算机视觉中较为复杂的问题之一，它的研究对于提升计算机视觉的发展水平、推进中文信息技术的发展以及引导汉字文化的传承都有着重要的作用。
随着深度学习技术的发展，基于深度神经网络的手写汉字识别技术逐渐成为了当前手写汉字识别技术最为先进的研究方向之一，并取得了较为显著的成果。
本文将围绕基于深度神经网络的手写汉字识别技术展开研究。
首先，介绍手写汉字识别技术的研究背景和意义；其次，简述传统手写汉字识别技术；然后，详细探究基于深度神经网络手写汉字识别技术的研究现状、发展趋势以及技术特点。
最后，分析未来基于深度神经网络的手写汉字识别技术的发展前景。
2. 手写汉字识别技术的研究背景与意义手写汉字是中国文化的传统艺术形式之一，是中华文明的重要组成部分。
但是，由于手写汉字的个体差异性、族群差异性等各个方面的问题，手写汉字识别技术长期以来一直是人工智能领域中的一个难题。
随着计算机技术的不断发展，特别是深度学习技术的出现，手写汉字识别技术取得了快速的发展，基于深度神经网络的手写汉字识别技术也因此成为了近年来计算机视觉领域受到广泛关注的研究方向之一。
手写汉字识别技术可以广泛应用于现实生活中。
比如，在自然灾害撤离路线规划、快递物流签收、社交媒体识别和自动问答等方面都可以利用到手写汉字识别技术。
因此，研究手写汉字识别技术的意义不仅在于提升计算机视觉的技术水平，同时也可以促进中文信息技术的发展和推动中华文化的传承。
3. 传统手写汉字识别技术早期的手写汉字识别技术主要基于图像处理和模式识别技术，但是传统的识别方法主要依赖于人工提取的特征、分类器以及分类模型。
传统技术局限于手写字符的稳定性，并且对噪声和扭曲具有很低的鲁棒性。
此外，传统方法的应用领域也相对较为狭窄。
随着深度学习技术的不断发展，基于深度神经网络的手写汉字识别技术逐渐成为了当前手写汉字识别技术最为先进的研究方向之一，并取得了较为显著的成果。
基于神经网络的手写体识别技术研究
基于神经网络的手写体识别技术研究近年来，基于神经网络的手写体识别技术逐渐应用于现实生活中，成为人工智能领域的一个重要应用。
手写体识别技术将手写字体转化为计算机可以理解的数字，从而实现自动识别。
其重要性在于，手写文字在我们生活中依然占据一定的份量，如签名、邮寄信件等。
手写体识别技术扮演的角色是将人类的创造力和计算机处理能力结合在一起，以此实现更高层次的人机交互体验。
通过神经网络的方法，可以使计算机逐渐学习更多的手写字体，并随着学习程度的提高，逐渐逼近人类的识别效率。
手写体识别技术有什么实际应用呢？我们先看一个例子。
银行开设账户时，需要填写大量的表格，其中就有不少是客户手写的信息。
如果这些信息填写不准确，就会引发一系列的问题。
而如果使用手写体识别技术，只需要将客户填写的表格通过扫描上传至电脑，就可以自动识别手写字体，且识别速度极快。
在实际应用中，手写体识别技术可以帮助许多行业解决大量手工输入的问题。
手写体识别技术的研究不仅可以帮助我们优化手工输入，更可以深入挖掘出其在智慧城市、医疗、金融等领域的潜在需求。
而神经网络则是手写体识别技术方法的核心。
神经网络为计算机语言，是由大量的神经元通过拓扑结构组成的网络，可以从训练数据中学习到输入输出之间的映射关系，从而具备推理和识别能力。
手写体识别技术中，神经网络主要用于对手写字体数据的学习和分类。
学习阶段，需要让神经网络认识更多的样本，让算法不断地通过输入输出之间的数据映射关系研究新的样本。
通过提取出样本的特征，可以将该样本与原数据进行比较，从而实现手写字体的学习与识别。
在学习阶段结束后，神经网络将拥有识别新手写字体的能力，如银行业务中客户手写的信息。
那么，如何进行手写体识别技术的研究呢？首先，需要建立基于神经网络的模型。
模型设计是手写体识别技术的核心，模型设计的好坏直接影响到算法的精度和效率。
当然，针对手写字体识别技术而言，数据也非常重要。
模型需要有相当的大样本集，以便算法进行大规模训练。
基于神经网络的手写体识别技术研究与应用
基于神经网络的手写体识别技术研究与应用手写体识别技术是一项涉及图像处理和模式识别的关键技术，近年来随着人工智能的发展，基于神经网络的手写体识别技术得到了快速发展和广泛应用。
本文将对基于神经网络的手写体识别技术进行深入研究与应用探讨。
首先，我们将介绍神经网络的基本原理和结构。
神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算模型，它由输入层、隐藏层和输出层组成。
输入层接收手写体图像输入，隐藏层根据权重和偏置进行计算和学习，输出层给出输入图像所对应的分类结果。
神经网络通过训练样本不断优化权重和偏置，以提高手写体识别的准确率和鲁棒性。
其次，我们将探讨神经网络训练算法。
神经网络的训练通过反向传播算法进行，其基本思想是通过最小化目标函数来优化网络参数。
在手写体识别任务中，目标函数可以是分类误差函数，即网络输出与真实标签之间的差异。
训练算法从样本集中选择一部分训练样本，通过反向传播算法更新网络的权重和偏置，直到网络收敛或达到预定的训练轮数。
接着，我们将介绍手写体数据集的构建和预处理。
手写体数据集是神经网络训练的基础，它包含大量手写体图像和对应的标签。
构建手写体数据集需要手动收集和标注大量的手写体图像，标签与图像对应的字符或数字。
预处理手写体图像可以包括图像去噪、图像增强、图像归一化等步骤，以提高神经网络对手写体图像的识别率。
然后，我们将讨论神经网络的优化和性能改进方法。
为了进一步提高手写体识别技术的准确率和效率，可以尝试网络结构调整、激活函数选择、正则化方法、优化算法等措施。
如卷积神经网络（CNN）结构可以有效提取手写体图像的特征，循环神经网络（RNN）结构可以处理时序信息。
此外，可以使用批标准化、Dropout等技术来缓解过拟合问题，使用自适应学习率算法加速收敛过程。
最后，我们将讨论基于神经网络的手写体识别技术的应用。
随着智能手机、平板电脑以及电子签名的普及，手写体识别技术在签名验证、数字化教育、金融安全等领域具有广泛的应用前景。
基于过程神经元网络的脱机手写体汉字识别方法研究的开题报告
基于过程神经元网络的脱机手写体汉字识别方法研究的开题报告一、研究背景与意义随着信息化时代的来临，人们对手写体汉字识别技术的需求越来越高。
手写体汉字识别技术是将手写的汉字转化为计算机可以处理的数字信号，然后进行汉字识别。
这项技术的研究已经有很长时间，但是目前存在的问题还比较多，如：精度不高、效率低、适应能力不足等。
因此，研究手写体汉字的识别技术具有非常重要的实际应用价值和理论研究意义。
二、研究内容本研究采用了过程神经元网络对手写体汉字进行识别。
具体研究内容如下：1. 针对过程神经元网络的特点，设计合适的网络架构和参数设置方法。
2. 收集手写体汉字样本数据，对数据进行预处理，提取特征信息。
3. 使用过程神经元网络分类器对手写体汉字进行分类识别。
4. 在对实验数据进行实验验证和分析的基础上，改进网络算法和参数设置方法，提高识别的准确率和效率。
三、研究意义过程神经元网络是一种基于动态系统的人工神经网络模型，具有自适应性、非线性以及时空动态性等特点。
该网络模型在模拟非线性动态系统方面有着显著的优越性，应用广泛，对于手写体汉字的识别也具有较强的实用价值。
本研究所研究的基于过程神经元网络的脱机手写体汉字识别方法，具有以下几方面的研究意义：1. 可以提高手写体汉字识别的准确率和效率，为后续的应用提供更好的服务。
2. 对于过程神经元网络的研究和应用具有一定的推动作用，为动态自适应神经网络的应用提供了新的思路和方法。
3. 对于手写体汉字识别领域的研究和发展具有重要的参考价值和实践意义。
四、预期研究结果本研究预期达到以下几个研究成果：1. 设计出一种适用于手写体汉字识别的过程神经元网络模型，包括网络架构和参数设置方法。
2. 收集手写体汉字样本数据，并对其进行预处理和特征提取，形成分类器的输入数据。
3. 实现分类器的训练和测试，并对识别结果进行评估和分析。
4. 经过改进后，提出一个具有优良性能的手写体汉字识别算法。
五、研究方法和技术路线本研究采用以下方法和技术路线：1. 通过文献调研法和实验法，对当前手写体汉字识别技术研究现状进行分析和总结。
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该过程神经元网络输入与输出之间的映射关系为
m
nT
∑ ∑∑ yq = g ( vjq f (
ω ij
(
tl
)
xi
(
tl )Δtl
-
θ(1) j
)
-
θ q
)
j=1
i =1 l =1
(1)
式中 ,
yq 为输出节点
q的实际输出值
;
ω ij
(
tl
)
(l
= 1, 2,
…32)
为在时刻 tl输入层节点 i到隐层节点 j的连接权值 ; vjq为隐层
关键词 :仿生模式识别 ;过程神经网络 ;特征知识 ; W alsh变换 中图分类号 : TP391. 43 文献标志码 : A
Research of recogn ition on handwr itten Ch inese character ba sed on procedure neura l networks
目前 ,联机识别的技术已经比较成熟 ,识别率也比较高 , 市场上有大量的联机识别产品 ;而脱机识别的难度很大 ,技术 不成熟 。这主要是因为联机手写体汉字识别可以依据笔顺和 笔画起止点作为重要识别特征的缘故 [2 ] 。本文借鉴联机手 写体汉字识别依据笔顺和笔画起止点作为识别特征的思想 , 提出一种基于过程神经网络的脱机手写体汉字识别方法 。利 用过程神经元能处理二维信息的特点 ,构建过程神经网络按 照从上到下 、从左到右的顺序处理汉字二维图像 ,模仿联机手 写体汉字识别原理 ,提取带有相应顺序信息和位置信息的汉 字笔画特征和结构特征作为识别特征 ,从而大大降低了脱机
Abstract: The topological p roperty among stroke segments was analyzed. Image of handw ritten Chinese character is transformed to geometric graphics, and the graphics was composed of some styles of Chinese character strokes w ith fault tolerance in different positions. Procedure neural network was app lied to extract comp lex strokes of handwritten Chinese character. The style, number and number of joint and crossover of comp lex strokes were accumulated, and a kind of characteristic know ledge data2base table of handw ritten Chinese characters was constructed. Handw ritten Chinese character in SCUT2IRAC HCCL IB were tested, and this method can simp lify the recognition p rocess, as well as has a high recognition rate.
下 , N 为 2的幂指数 ,即 N = 2p , p为正整数 。对学习样本实施 离散 W a lsh变换 ,得 :
(w a l ( xk1 ( tl ) ) , w a l ( xk2 ( tl ) ) , …, w a l ( xkn ( tl ) ) ; dk ) ; k =
1, 2, …, K, l = 0, 1, …, 2p - 1
手写体汉字识别的难度 ,而且具有较高的汉字识别率 。
1 汉字的特征分析与选取
1. 1 汉字特征分析 由汉字国标一 、二级字库 ( GB2312280)的 6 763个汉字的
统计结果表明 ,包含横笔画的汉字占 99. 8% ,包含竖笔画的 汉字占 99. 85% ,包含撇笔画的占 93. 5% ,包含捺笔画的占 76. 5%。 4 种 笔 画 在 汉 字 中 出 现 的 频 率 为 : 横 笔 画 占 39. 51% ,竖 笔 画 占 33. 94% , 撇 笔 画 占 16. 77% , 捺 笔 画 占 9. 78%。由以上分析结果可知 ,以横竖撇捺笔画和少量自规定 形状为字元 ,再结合拓扑结构特征 ,就能够完整地表征汉字集 的特征 [3 ] 。 1. 2 汉字特征选取
依次提取汉字四角笔形特征信息 ,按 ①左上角 、②右上 角 、③左下角 、④右下角的次序取角 ,可得汉字四角编码 。除 此之外另提取汉字基本笔画 、相交点的统计数量值 ,从而建立 识别手写体汉字的 7维特征知识数据结构如表 3所示 。
表 3 手写体汉字的特征知识数据结构表
汉字四角 笔形号码
①左上角
X
参考四角号码查字法 ,对 SCUT2IRAC HCCL IB 手写体汉 字图像样本的字体类型进行统计分析 ,汉字笔形类型可归纳 为表 1中的类型以及其等同的容错笔形结构共十种 ,用 0 到
收稿日期 : 2008 - 08 - 03;修回日期 : 2008 - 09 - 28。 作者简介 :王建平 (1955 - ) ,男 ,河北藁城人 ,教授 ,博士 ,主要研究方向 :智能测控 、机器视觉 、模式识别 ; 金铁江 ( 1983 - ) ,男 ,浙江岱山 人 ,硕士研究生 ,主要研究方向 :图像处理 、模式识别 ; 邵威 (1983 - ) ,男 ,安徽安庆人 ,硕士研究生 ,主要研究方向 :图像处理 、模式识别 。
散采样数据 。二维汉字图像可视为依赖时间变化的连续函数
序列 ,预处理后的汉字图像可视为随时间变化的离散采样数
据 。要将这些离散数据作为过程神经网络的输入 ,传统的做
法是先将这些离散的采样数据作拟合处理 ,转化成连续的函数 ,再作为网络的输入源自。这种做法的缺点是存在拟合误差 ,降
低了网络的逼近精度 。为了将随时间变化的离散采样数据直
第 29卷第 2期 2009年 2月
计算机应用 Journal of Computer App lications
Vol. 29 No. 2 Feb. 2009
文章编号 : 1001 - 9081 (2009) 02 - 0377 - 04
基于过程神经网络的手写体汉字识别方法研究
王建平 ,金铁江 ,邵 威
© 1994-2009 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved.
37 8
9十个号码 [5 ]代表如表 2。
计算机应用
第 29卷
32个 32 维向量 x1 ( tl ) , x2 ( tl ) , …, x32 ( tl ) , l = 1, 2, …32, 作 为过程神经元网络的输入 。输入层设为 32个节点 ,每个节点
k =0
i N
)
(2)
N-1
∑ Xk
=1 N
i =0
xiW a l ( k,
i N
)
(3)
式中 xi 为原始采样数据 , i = 0, 1, …, N - 1, Xk 为变换后的数
据 , k = 0, 1, …, N - 1, W a l ( k, i) 为离散 W a lsh基函数 ,其值域
为 { - 1, + 1} , k为列率 , i为时间 (图像横轴 ) 变量 。一般情况
(合肥工业大学 电气与自动化工程学院 ,合肥 230009) ( jintjhfut@ sohu. com )
摘 要 :分析手写体汉字各类基本笔画间的拓扑关系 ,将手写体汉字图像转化为具有容错表征方式的多种汉字 笔画类型在不同位置组成的几何图形 。采用过程神经元网络提取手写体汉字各类型笔形 ,统计各类型笔形和相交点 的数量 ,从而建立手写体汉字特征知识的数据结构表 。对 SCUT2IRAC手写体汉字库中汉字进行了实验仿真 ,该方法 大大降低了脱机手写体汉字识别的难度 ,有较高的汉字识别率 。
预处理后的汉字图像可以看作是一个离散时间序列 ,拟 建立用于汉字特征提取的离散过程神经元网络 ,采用隐层是 过程神经元 ,输入和输出是普通神经元的三层网络结构 ,该网 络可以逼近任意的非线性函数 ,结构如图 1。
图 1中 ,按文献 [ 7 ]中方法预处理后的汉字图像可视为
图 1 离散过程神经元网络模型
Key words: biom imetic pattern recognition; p rocedure neural networks; characteristic knowledge; W alsh conversion
0 引言
手写体汉字识别是一个非常具有挑战力的领域 。由于汉 字笔画种类繁多 、不同人的书写差异较大等因素 ,特征提取一 直是手写体汉字识别中一个最具难度的研究问题 [1 ] 。手写 体汉字识别可以分为两类 :联机识别和脱机识别 。联机手写 体汉字识别是一种人工实时地把汉字输入计算机的方法 ,它 利用书写板把笔画变为一维电信号 ,输入计算机的是以坐标 点序列表示的笔尖移动轨迹 ,因而被处理的是一维的线条 (笔画 )串 ,这些线条串含有笔画数目 、笔画走向 、笔顺和笔画 起止点等信息 。而脱机手写体汉字识别处理的仅是二维的汉 字点阵图像 。因此 ,一般认为联机手写体汉字识别较脱机手 写体汉字识别相对容易 。
②右上角
X
③左下角
X
④右下角
X
笔画类型 横 、竖 、 撇 、捺总和
折
笔画数量 相交点数量
Y Y
Y
其中 X表示笔形代号 , Y表示统计数量值 。
2 用于汉字特征提取的过程神经元网络模型
过程神经网络是传统神经网络的拓展 ,它的输入是与时 间有关的函数和过程 。过程神经元增加了一个对于时间的聚 合算子 ,使网络同时具有时空二维信息处理能力 [6 ] 。二维汉 字图像可看作一个与时间有关的函数序列 ,图像的横轴代表 时间尺度 ,纵轴代表空间尺度 ,则任何一个手写体汉字图像都 可通过过程神经元网络模型来描述 。