面向联机手写数学表达式的实时识别方法

联机手写数学表达式识别方法综述

的识别由符号识别和结构分析两个主要阶段组成，符号识别又分两步骤，即符号的分割和识别．文章介绍了目前数学
表达式识别的研究现状，出了联机手写数学表达式的识别过程，符号识别方法和结构分析方法进行概述．数学给对对表达式识别过程中的重要论点进行比较深入的阐述，据一些总结性的评述，论了其他相关问题以及数学表达式根讨识别的发展趋势．关键词：学表达式识别；误检测和纠正；数错符号分割；构分析结中图分类号：Ｐ３１４Ｔ９．文献标识码：Ａ文章编号：６２— １７２０）３００—０１７７７（０８０ —０４８
Ｖｏ．９Ｎｏ３１２．
Ｓｐ２０８ｅ．０
联机手写数学表达式识别方法综述
张建成，留荣洪
（淮北煤炭师范学院计算机科学与技术学院，安徽淮北２５０）３００
摘
要：学表达式的自动识别是将科学和工程文献中的数学表达式转变成电子文档的一个关键手段．学表达式数数
一
的研究现状以及联机手写数学表达式识别的过程进行综述．对联机手写数学表达式识别中的一些重要的论
点在一定的深度上进行阐述，并根据一些总结性的评述，论了其它相关问题以及数学表达式识别的发展讨

手写数学表达式识别方法研究

[2] Deng, Yuntian, et al. Image-to-markup generation with coarse-to-fine attention. //Proceedings of the International Conference on Machine Learning. Sydney, Australia, 2017: 980-989
原始的注意力机制的 Aij + Whht )
(1)
其中 v,Wa ,Wh 均为线性变换，使用全连接层实
现，Aij 为特征图中 ij 位置的元素，ht 为 t 时间步时
解码器的隐藏层状态。 2D Attention 机制的表达式为：
∑ = aij vT tanh(Wa Aij + Whht +
目前，数学表达式识别主要有以字符识别、字符分析组成的传统方法和端到端的神经网络方法。
——————————————— 沈佳伟，男，2001年生，主要研究领域为光学字符识别。E-mail:147717424@。周宇昂，男，2000年生，主要研究领域为光学字符识别。E-mail: 1012917602@。赵天宇，男，2001年生，主要研究领域为光学字符识别。E-mail: 270288166@。周渊，男，2001年生，主要研究领域为光学字符识别。E-mail: 1125584555@。周志豪，男，2000年生，主要研究领域为光学字符识别。E-mail:1603187942@。张娟，女，1975 年生，副教授，主要研究领域为计算机视觉、人工智能。E-mail:zhang-j@。
Wpq Apq ) (2)
p,q∈ζ ij
其中表示第 i,j 位置周围的 8 个元素位置，
图 1 模型结构

如何使用计算机视觉技术进行手写数字识别

如何使用计算机视觉技术进行手写数字识别手写数字识别是计算机视觉技术中的一个重要应用。

在现实生活中，我们经常需要将手写的数字转化为可识别和可处理的形式，以用于各种应用场景，如自动化表单填写、银行支票处理、手写数字识别游戏等。

本文将介绍如何使用计算机视觉技术进行手写数字识别，并提供一种常用的方法和步骤供参考。

首先，手写数字识别的关键是将手写的数字图像转化为计算机可以理解和处理的数字形式。

一种常用的方法是将图像分割为单个数字，并提取每个数字的特征。

在这个过程中，计算机视觉技术发挥了重要作用。

以下是一种常用的方法和步骤来进行手写数字识别：1. 数据集准备：首先，您需要准备一个包含大量手写数字的数据集。

这些数字可以是不同人写的，以增加模型的泛化能力。

您可以从开放的数据集中获取这些手写数字图像。

2. 图像预处理：在进行手写数字识别之前，图像需要进行一些预处理操作，以提高识别准确性。

预处理操作可以包括灰度化、二值化、图像增强等。

这些操作有助于去除干扰和噪声，并突出数字本身。

3. 数字分割：接下来，您需要将图像中的每个手写数字分割为单独的图像。

这样可以将每个数字独立地进行识别，提高准确性和稳定性。

数字分割可以通过基于像素的方法或基于区域的方法来实现。

4. 特征提取：在数字分割之后，您需要从每个数字图像中提取有用的特征。

特征可以包括形状、纹理、边缘等信息。

这些特征将用于训练和识别过程。

5. 模型训练：使用准备好的数据集和特征向量，您可以开始训练一个手写数字识别模型。

常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)等。

通过模型训练，计算机将学习如何区分不同的手写数字。

6. 模型评估：在模型训练完成后，您需要对模型进行评估，以了解它在新的手写数字上的准确性。

评估可以使用一些指标，如准确率、召回率、F1得分等。

7. 手写数字识别：当模型训练和评估完成后，您可以将其应用于实际的手写数字识别任务中。

通过输入一个手写数字图像，模型将输出对应的识别结果。

手写体数字的自动识别

手写体数字的自动识别的报告，600字
本报告旨在评估手写体数字的自动识别技术。

该技术是一种机器学习技术，可以从给定的图像中识别出手写的数字。

它的技术运用使其能够高效识别手写体数字。

首先，本文将介绍手写体数字识别技术的背景和原理。

在20世纪90年代，基于神经网络的手写体识别技术开始流行。

随着技术的进步，这种技术不断改进，目前，基于深度神经网络的技术被广泛应用于自动识别手写体数字。

其次，本文将详细讨论构建手写体数字识别系统的步骤。

系统的构建包括数据预处理、网络构建、网络训练和网络评估。

数据预处理步骤主要包括样本采集、数据分析以及数据集分类。

之后，构建神经网络，使用卷积神经网络来识别手写体数字。

然后，通过训练和评估网络来实现系统的性能。

最后，本文将讨论自动化手写体数字识别技术的发展前景。

此技术的发展将主要受到硬件和软件的发展情况的影响，未来关键技术将是深度学习，将加快深度学习模型的应用。

另外，它也将大大提高识别准确率和实时性能，可以被用于身份识别领域的应用等。

至此，本报告简要介绍了自动识别手写体数字的技术。

我们可以看到，该技术已经取得了很大的进步，并且具有广阔的应用前景。

联机手写数学公式识别技术

１２大小和位置归一化．
数学公式是科技文档重要的组成部分，而生成数学公式必须要解决其输入问题。学公式的输入方式主要包括键盘＼数鼠标输入、语音输入、手写输入等方式。其中键盘＼鼠标输入包括主要有两种方式，一种是用户通过快捷键或用鼠标点击界面上相应按钮，然后输入公式，典型的应用是ＭｔＴｐａｈｙｅ等；另一种是输入宏命令，编译执行后生成公式，如ＬＴｘ例ａｅ等。盘＼键鼠标输入虽然简单，因为写文档时要考虑如何输但入公式，时常会打断思路，并且在课堂电子教学中，应用键盘＼鼠标并不太方便。为此人们努力开发手写输入公式和语音输入公式，其中以手写输入研究最多，手写公式也比较符合人们的习惯。并且随着移动互联网的发展，手机等由原来键盘逐步变为触摸屏，手写公式应用场合日益广泛。
２１０１年第９期（总第１５期）４
大众科技
ＤＡＺＨＯＮＧＫＥＪ
Ｎｏ９，０１．２１
（ｕｌｉｌＮｏ１５Ｃｍｕａｖｙ．４）ｔｅ
联机手写数学公式识别技术
郝保水
（北京信息科技大学计算机学院，北京１００）０１１
皇是由５个笔划构成等，那么这些点坐标位置经过重采样后
可以作为特征。ｂ二阶微分平方和特征。了克服用户书写符号时不可）为
主要分为两步：对原始坐标的滤波和笔画方向码的滤波等。笔划方向一般分为横向、纵向和斜方向。对于横向规定
【稿日期】２１一４２收０１Ｏ— ５

联机手写数学公式中字符识别的研究与实现

用。因此，联机手写数学公式识别的技术的发展具有重要的
因素提高了识别的难度。由于书写数学公式时，界面和书写
ｍａｉｎｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｓｔｒｏｋｅｓｃｏｌｌｅｃｔｉｎｇ，ｐｒｅｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｏｔｈｅｒ．Ｔｈｒｏｕｇｈｔｈｅｖａｉｒｏｕｓｓｔａｇｅｓｏｆｒｅｓｅａｒｃｈａｎｄａｎａｌｙｓｉｓ，ｄｅｓｉｇｎｅｄａｎｄａｃｈｉｅｖｅｄｈｅｔｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｏｎ－ｌｉｎｅｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎ；ｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｐａｔｔｅｒｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ
ห้องสมุดไป่ตู้
ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｃｏｎｓｉｓｔｓｏｆｔｗｏｍａｉｎｐａｔｓｒ，ｔｈｅｃｈａｒａｃｔｅｒｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｎｄｆｏｍｕｒｌａｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｌｙａｓｉｓ．Ｔｈｉｓａｒｔｉｃｌｅｄｅｓｃｉｂｒｅｓｔｈｅ

使用计算机视觉技术实现手写数字识别的步骤指南

使用计算机视觉技术实现手写数字识别的步骤指南手写数字识别是计算机视觉领域一个重要的应用，它可以在很多领域发挥作用，比如自动邮件排序、个性化笔记本电脑、识别银行支票等等。

本文将提供一个步骤指南，帮助读者了解如何使用计算机视觉技术实现手写数字识别。

第一步：数据收集与准备手写数字识别的第一步是收集并准备用于训练的数据。

你可以使用公开可用的手写数字数据集，如MNIST数据集，该数据集包含了数万张手写数字图像。

此外，你还可以自行创建数据集，通过收集自己和他人的手写数字图像。

收集到数据后，你需要对图像进行预处理。

首先，将图像转换为灰度图像，这可以简化图像处理的复杂性。

然后，你可以对图像进行二值化处理，将灰度图像转换为黑白图像。

二值化可以使图像中的数字更加突出，有利于后续的处理。

第二步：特征提取与选择在手写数字识别任务中，我们需要从图像中提取有用的特征。

特征是描述图像中重要信息的数值或特定数据集，可以帮助区分不同的手写数字。

一种常用的特征提取方法是使用图像滤波器，如Sobel、Laplace等算子，来检测图像中的边缘、角点等特征。

此外，你还可以使用形态学转换、轮廓检测等技术来提取图像中的特征。

在选择特征时，需要考虑到特征的区分度和稳定性。

好的特征应当能够在不同的图像中有一定的差异，并且能够稳定地表示数字的不同形状和结构。

第三步：建立模型与训练在特征提取与选择完成后，我们需要建立一个适合手写数字识别的模型，并利用已标注的训练样本对模型进行训练。

常用的模型包括传统机器学习方法如支持向量机(SVM)、随机森林(Random Forest)等，以及基于深度学习的卷积神经网络(CNN)模型。

如果选择传统机器学习方法，你需要将提取到的特征作为输入，将手写数字的标签作为输出，通过训练使模型能够准确地预测数字的标签。

如果选择深度学习模型，你可以使用开源的深度学习框架如TensorFlow、PyTorch等来建立模型。

深度学习模型需要大量的训练数据和计算资源，但它们在图像识别方面通常表现出色。

一种联机手写算术表达式识别系统

ｃｒｅｔｏｎｒｅｏｒｃｉａｔ．
ＫｅｒｓＯｎｌｅｈｎｗｒｔｎｅｏｎｔｏ；ｉｈｔｃｅｐｒｓｉｎ；ｔｕｔｒｌａａｙｉ；ｙｙｗｏｄ：－ｎａｄｉｉｇｒｃｇｉｉｎＡｒｍｅｉｘｅｓｏｓＳｒｃｕａｎｌｓｓＳｍｂｏａｋｎｉｔｌｎｉｇｒ
姜寒刘长松李士阳邹燕明
北京１０７１０１６
ｆ能技术与系统国家重点实验室清华信息科学与技术国家实验室清华大学电子工程系北京１０８）智００４
（诺基亚北京研究院多模态多媒体用户界面研究组摘
要：该文介绍了一个完整的联机手写算术表达式识别系统。笔划分组与符号识别方面，采用预处理结合搜索在
别。
关键词：联机手写识别；算术表达式：结构分析；符号分级
中图分类号：Ｔ３１３Ｐ９．４
文献标识码：Ａ
文章编号：１０—８６２１）５１６５０９５９（００－２— ０１０
ＤＩ１．２／Ｐ．４．０．５９Ｏ：０７４Ｓ．１６０９０４３Ｊ１２０
（ｔｔｙＬｂｒｔｒｆＩｔｌｇｎｅｈｏｏｙａｄＳｓｍｓＴｉｇｕｔｎｌａｏａｏｙＩｒＩｆｒｔｎＳｉｎｅａｄＳａｅＫｅａｏａｏｙｏｅｌｅｔＴｃｎｌｇｎｙｔ，ｓｈａＮａｉａＬｂｒｔｒｏｏｍａｉｃｅｃｎｎｉｅｎｏｎｏＴｃｎｌｙＤｅａｔｎｆｌｔｎｃＥｇｎｅｉｇＴｉｇｕｎｖｒｉ，ｅｉｇ１０８，ｈｎ）ｅｈｏｏ，ｐｒｍｅｔｅｒｉｎｉｅｒｎ，ｓｈａＵｉｅｓｔＢｉｎ００４ＣｉａｇｏＥｃｏｎｙｊ

利用深度学习技术实现识别手写数字

利用深度学习技术实现识别手写数字手写数字识别是机器学习领域的一个重要任务，它的目的是让计算机可以理解人类的书写习惯，并能够自动识别和分类手写数字。

在过去几十年时间里，许多科学家和工程师都投入了大量的精力来研究手写数字识别技术。

但是，由于手写数字的复杂性和多变性，传统的规则和模板方法往往难以达到理想的效果。

最近，深度学习技术的出现为手写数字识别提供了全新的解决方案。

深度学习技术是一种基于神经网络的人工智能模型，在近年来逐渐被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域。

相较于传统的机器学习方法，深度学习技术可以从大量的数据中自动学习特征，无需手动设计和选择特征，从而使得模型的性能不断提升。

在手写数字识别的应用中，深度学习技术的优势尤为突出。

首先，深度学习网络的结构可以灵活地适应不同的手写数字形态和风格。

相较于传统的线性分类器和决策树，深度学习网络可以通过层与层之间的非线性映射，实现更加复杂和抽象的特征提取。

例如，在手写数字识别中，深度学习网络可以通过多个卷积层和池化层，学习到图像的边缘、纹理、形状等方面的特征，从而实现更加准确和可靠的分类结果。

其次，深度学习模型可以快速地处理大量的数据，并且能够自动进行参数优化和模型选择。

由于手写数字识别需要对大量的样本进行分类，传统的机器学习方法所需要的特征选择、特征提取、特征工程等环节会消耗大量的时间和人力。

而深度学习技术可以直接从原始数据中进行学习和分类，极大地提高了模型的效率和准确性。

最后，深度学习技术的应用也得益于硬件的发展。

随着GPU和TPU等专用芯片的出现，深度学习模型的训练速度大大提高，同时也使得部署深度学习模型成为现实。

例如，Google的TensorFlow和Facebook的PyTorch等深度学习框架已经成为了广泛使用的工具，使得开发人员可以快速地构建、训练和部署深度学习模型。

总之，利用深度学习技术实现手写数字识别已经成为了一个非常热门的研究方向。

手写四则运算识别算法

手写四则运算识别算法摘要：一、引言二、手写四则运算识别算法的研究背景和意义三、手写四则运算识别算法的原理与方法1.预处理2.特征提取3.分类器设计四、手写四则运算识别算法的实现与优化1.数据集准备2.模型训练与测试3.模型优化与调整五、手写四则运算识别算法的应用领域与前景展望六、总结正文：一、引言手写四则运算识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，对于教育、智能办公等场景具有很大的实用价值。

随着深度学习等人工智能技术的快速发展，手写四则运算识别算法的研究取得了显著进展。

本文将对手写四则运算识别算法的研究背景、原理与方法、实现与优化以及应用领域等方面进行详细阐述。

二、手写四则运算识别算法的研究背景和意义随着智能手机、平板电脑等移动设备的普及，手写输入逐渐成为人们日常生活中的一种重要输入方式。

手写四则运算识别作为手写输入的重要组成部分，对于提高输入效率和实现智能化办公具有重要意义。

此外，手写四则运算识别在教育领域也有着广泛的应用，如智能批改作业、学习数据分析等。

三、手写四则运算识别算法的原理与方法手写四则运算识别算法主要包括预处理、特征提取和分类器设计三个部分。

1.预处理：对输入的手写数字图像进行去噪、二值化、字符分割等操作，提取出运算符和数字区域。

2.特征提取：对分割后的数字区域进行特征提取，如形状特征、纹理特征等。

这些特征将用于后续的分类器设计。

3.分类器设计：根据提取的特征，设计合适的分类器进行运算符和数字的识别。

常用的分类器有支持向量机（SVM）、神经网络、深度学习模型等。

四、手写四则运算识别算法的实现与优化1.数据集准备：收集大量手写四则运算数据，进行数据预处理，如数据清洗、数据增强等，为模型训练提供高质量的训练数据。

2.模型训练与测试：采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型，对预处理后的数据进行模型训练。

在训练过程中，需要对模型进行参数调优，以提高模型性能。

训练完成后，通过测试集评估模型性能。

手写四则运算识别算法 -回复

手写四则运算识别算法-回复手写四则运算识别算法是一种用于识别并计算手写的四则运算表达式的算法。

它可以通过识别手写表达式中的数字和运算符，然后按照运算符的优先级进行计算，最终得出表达式的结果。

首先，我们需要将手写四则运算表达式进行处理，以便更好地对其进行识别和计算。

对于这个任务，我们可以使用图像处理技术来对手写表达式图像进行预处理。

预处理的目标是将手写表达式图像转换为数字和运算符的集合。

在预处理过程中，我们可以使用图像分割技术将手写表达式图像中的数字和运算符分割出来。

一种常用的方法是通过边缘检测算法找到图像中的边缘，然后基于边缘信息进行分割。

分割完成后，我们需要对每个数字和运算符进行特征提取。

特征提取的目标是将每个数字和运算符表示为可识别的特征向量。

对于数字，我们可以使用特定的数字特征，例如数字的笔画数、段数和各段之间的关系。

对于运算符，我们可以使用特定的形状特征，例如运算符的几何形状和轮廓信息。

得到特征向量后，我们可以使用机器学习算法来训练一个分类模型。

这个模型可以将手写表达式中的数字和运算符进行分类。

常用的分类算法包括支持向量机、决策树和神经网络等。

在识别阶段，我们可以使用已训练好的分类模型来对手写表达式中的数字和运算符进行识别。

对于每个数字和运算符，我们可以根据其特征向量使用分类模型来得到一个分类结果。

得到识别结果后，我们可以按照运算符的优先级进行计算。

首先，我们找到表达式中的最高优先级运算符，例如乘法和除法。

然后，从左至右遍历表达式，根据运算符的位置和优先级进行运算。

最后，我们得到表达式的结果。

需要注意的是，手写四则运算识别算法在实际应用中还需要考虑一些额外的问题。

例如，手写表达式的质量可能会影响识别的准确性，因此我们需要使用合适的预处理步骤来降噪和增强图像。

此外，手写表达式中可能会存在错误或模糊的输入，因此需要进行错误处理和纠正。

综上所述，手写四则运算识别算法是一种用于识别和计算手写四则运算表达式的算法。

手写四则运算识别算法

手写四则运算识别算法摘要：1.算法概述2.四则运算规则3.手写数字识别4.算法实现与优化5.结论正文：【算法概述】手写四则运算识别算法是一种基于计算机视觉和机器学习的技术，用于识别手写数字，并根据四则运算规则进行计算。

随着科技的发展，这种技术在许多领域得到了广泛应用，例如教育、金融和日常生活等。

本文将对这一算法进行详细介绍，包括其原理、实现和优化方法。

【四则运算规则】四则运算包括加法、减法、乘法和除法，它们是数学中最基本的运算。

在计算机中，这些运算通常通过特定的指令来实现。

然而，在手写数字识别领域，我们需要通过视觉和机器学习技术来识别这些运算符，并根据它们进行相应的计算。

【手写数字识别】手写数字识别是手写四则运算识别算法的核心。

为了实现这一功能，需要通过以下几个步骤来完成：1.数据预处理：首先，需要对手写数字数据进行预处理，包括去噪、归一化和二值化等操作，以便更好地识别数字。

2.特征提取：接下来，需要从预处理后的数据中提取特征，以便训练模型。

常见的特征提取方法有HOG（Histogram of Oriented Gradients）和LBP（Local Binary Patterns）等。

3.模型训练：使用提取出的特征数据，可以训练分类模型，例如支持向量机（SVM）、K 近邻（KNN）和深度神经网络（DNN）等。

这些模型可以根据手写数字的特征对其进行分类。

4.模型评估与优化：在训练过程中，需要对模型进行评估和优化，以提高识别准确率。

常见的评估指标有准确率、召回率和F1 值等。

【算法实现与优化】在实现手写四则运算识别算法时，可以采用以下方法进行优化：1.多尺度分析：通过对手写数字进行多尺度分析，可以提高识别准确率。

例如，可以对原始数据进行放大和缩小，以便更好地观察数字的细节。

2.数据增强：通过对训练数据进行旋转、翻转和缩放等操作，可以增加数据量，提高模型的泛化能力。

3.深度学习：使用深度神经网络（DNN）等深度学习技术，可以自动提取特征，提高识别准确率。

联机数字手写识别

联机数字手写识别1.建立一个ljszsxsb的MFC对话框2.在资源中找到对话框，在IDD_LJSZSXSB_DIALOG中添加一个图像控件，ID改为IDC_WORKPLACE,Type改为Rectangle.添加一个编辑框ID为默认的ID值。

3.建立4个按钮ID和Caption分别改为：IDC_LEARN 学习；IDC_RECOGNIZE 识别；IDC_BLANKBORD 清空画板；IDC_EXIT 退出；4.在类视图里添加一个新的类character基类为CDialog.并把这个类包含在ljszsxsbDlg.cpp,ljszsxsbDlg.cpp中：#include"character.h"添加成员变量：unsigned char values;//数字值unsigned char toright;//保存右凸点个数取值情况为：R-1、D-2、L-3、U-4、RD-5、RU-6、LD-7、LU-8unsigned char toleft; //保存左凸点个数unsigned char startDir; //始端方向unsigned char endDir; //终点方向unsigned char meetstart; //终点是否与起点相遇主要区别0和6unsigned char decon;//有无断点等于1有断点5.类视图中，对CLjszsxsbDlg添加变量。

public:bool m_Anything; //标记是否有内容COLORREF m_mkcolor; //清空画板时用的背景色CBrush m_mbrush; //清空画板时的画刷CPoint m_points[80],m_oldpoint;//手写输入时，保存鼠标经过的点int m_times;//手写板输入的时间序列character * m_character;int m_PrevX;int m_PrevY;protected:bool m_InWorkplace; //判断是否在画板范围内CPoint m_WhereNow; //鼠标当前位置CFile m_chararf; //用于保存特征的文件int m_localmX; //x极值点的x坐标，用来统计左右凸点的个数int m_startX; //画板的开始坐标值int m_startY;int m_height;//画板的大小int m_width;6.对CLjszsxsbDlg添加函数void Getcharacter(),void clean()Getcharacter():/*该函数通过统计如下特征，以区别不同的数字，以便根据不同数字的独特的性质，实现数字的识别特征：左凸点个数，右凸点个数，有无断点，结束端是否与开始端相遇，开始端方向，结束端方向*/int numL=0;int numR=0;int j=0;//首先根据前3个点判断开始端方向：R-1、D-2、L-3、U-4、RD-5、RU-6、LD-7、LU-8 int p1,q1;int DIr[8];for (int n=0;n<8;n++){DIr[n]=0;}for (int m=0;m<6;m++){p1=m_points[m+1].x-m_points[m].x; //相邻两点x坐标的关系q1=m_points[m+1].y-m_points[m].y; //相邻两点y坐标的关系if (p1>=1&&q1*q1<=1) //水平向右{DIr[0]++;}else if (p1*p1<=1&&q1>=1) //竖直向下{DIr[1]++;}else if (p1<0&&q1*q1<=1) //水平向左{DIr[2]++;}else if (p1*p1<=1&& q1<0) //向上{DIr[3]++;}else if (p1>0&&q1>0) //右下{DIr[4]++;}else if (p1>0&&q1<0) //右上{DIr[5]++;}else if (p1<0&&q1>0) //左下{DIr[6]++;}else if (p1<0&&q1<0) //左上{DIr[7]++;}}for (n=0;n<8;n++){if (DIr[n]>=3){m_character->startDir=n+1;}}//下面统计是否终点与开始点相遇p1=(m_points[m_times-1].x-m_points[0].x)*(m_points[m_times-1].x-m_points[0].x);q1=(m_points[m_times-1].y-m_points[0].y)*(m_points[m_times-1].y-m_points[0].y);if (p1<=1&&q1<=1){m_character->meetstart=1;}//下面统计断点，及左右凸点情况for (int i=1;i<m_times;i++){//判断两个相邻点的距离p1=(m_points[i].x-m_points[i-1].x)*(m_points[i].x-m_points[i-1].x);q1=(m_points[i].y-m_points[i-1].y)*(m_points[i].y-m_points[i-1].y);if (p1>4||q1>4) //相邻两点的距离大于2{m_character->decon=1; //表示有断点}}//下面统计左凸点，右凸点的个数//顺序寻找点列中的极值点的x坐标while (j<m_times-1){while (m_points[j+1].x>=m_points[j].x&&j<(m_times-1)) //寻找极大值点{j++;}m_localmX=m_points[j].x;if ((j!=0)&&j!=(m_times-1)) //排除开始端方向向左或左上或左下的情况和找到终点的情况{if ((m_points[j+2].x<m_points[j].x)&&(m_points[j+3].x<m_points[j].x)) //消除抖动的意外发生{numR=numR+1; //认为找到了一个右凸点}}while (m_points[j+1].x<=m_points[j].x&&j<(m_times-1)) //寻找极小值点{j++;}m_localmX=m_points[j].x;if ((j!=0)&&j!=(m_times-1)) //排除开始端方向向左或左上或左下的情况{if ((m_points[j+3].x>m_points[j].x)&&(m_points[j+2].x>m_points[j].x)) //比较接下来的3个点，以排除抖动{numL=numL+1;}}}//统计终端方向。

KNN（K近邻算法）-识别手写数字

KNN（K近邻算法）-识别⼿写数字KNN项⽬实战——⼿写数字识别1、介绍k近邻法(k-nearest neighbor, k-NN)是1967年由Cover T和Hart P提出的⼀种基本分类与回归⽅法。

它的⼯作原理是：存在⼀个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每⼀个数据与所属分类的对应关系。

输⼊没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进⾏⽐较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签。

⼀般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不⼤于20的整数。

最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。

2、数据集介绍32X32 ⽂本格式数据.3、代码实现3.1、导包import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pylab as plt%matplotlib inlineimport os3.2、读取训练数据# 获取数据⽂件fileList = os.listdir('./data/trainingDigits/')# 定义数据标签列表trainingIndex = []# 添加数据标签for filename in fileList:trainingIndex.append(int(filename.split('_')[0]))# 定义矩阵数据格式trainingData = np.zeros((len(trainingIndex),1024)) trainingData.shape#(3868, 1024)# 获取矩阵数据index = 0for filename in fileList:with open('./data/trainingDigits/%s'%filename, 'rb') as f: # 定义⼀个空矩阵vect = np.zeros((1,1024))# 循环32⾏for i in range(32):# 读取每⼀⾏数据line = f.readline()# 遍历每⾏数据索引 line[j] 即为数据for j in range(32):vect[0,32*i+j] = int(line[j])trainingData[index,:] = vectindex+=13.3、读取测试数据fileList2 = os.listdir('./data/testDigits/')# 定义数据标签列表testIndex = []# 获取数据标签for filename2 in fileList2:testIndex.append(int(filename2.split('_')[0]))#读取测试数据# 定义矩阵数据格式testData = np.zeros((len(testIndex),1024))testData.shape#(946, 1024)# 获取矩阵数据index = 0for filename2 in fileList2:with open('./data/testDigits/%s'%filename2, 'rb') as f: # 定义⼀个空矩阵vect = np.zeros((1,1024))# 循环32⾏for i in range(32):# 读取每⼀⾏数据line = f.readline()# 遍历每⾏数据索引 line[j] 即为数据for j in range(32):vect[0,32*i+j] = int(line[j])testData[index,:] = vectindex+=13.5、数据建模from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # 定义 k 为5个, 即寻找最近的3个邻居knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)# 训练数据knn.fit(trainingData,trainingIndex)3.6、分析数据%%time# 预测数据predict_data = knn.predict(testData)# Wall time: 7.8 sknn.score(testData,testIndex)#0.9862579281183932# 识别正确率: 98.626%。

手写数字的模板匹配识别方法

手写数字的模板匹配识别方法
1、模式识别：
概念：机器自动识别
研究内容：利用计算机对客观事物进行分类。

错误的概率达到最小化。

识别尽量与客观事物相符。

2、模式描述方法：
样品：被观测的对象
特征：分类的每一个依据（因素）
原始资料矩阵（特征库、知识库）：
N个样品，每个样品有n个特征。

n*N
模式识别问题：特征库、判别函数、分类3、模式识别系统：
数据获取→预处理→特征提取→分类决策（）→结果
训练集样品输入→预处理→特征选择→确定判别函数→检
验误差→改进判别函数
4、图像识别过程：
图像输入→图像预处理→图像分割→图像特征提取→图像分类
5、特征类设计
6、待测样品特征提取：
5*5
7、训练集特征库的建立：
8，建立判别函数
8、演示
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手写数字识别算法

手写数字识别算法
手写数字识别算法是一种利用机器学习技术将手写数字转换成数字形式的算法。

这种算法常常被应用于电子邮件验证码，手机号码识别等领域。

手写数字识别算法的核心思想是将手写数字映射到一定的特征空间中。

在这个特征空间中，每一个手写数字可以由一组特征向量来描述。

这组特征向量通常包含数字的尺寸、形状、角度等信息。

利用这些特征向量，可以建立一个分类器，来将数字分类成特定的类别。

手写数字识别算法常常采用的分类器是机器学习中的K近邻算法和支持向量机算法。

K近邻算法是一种基于相似度的分类算法，其基本思想是将新数据分类为与其最相似的k个已知类别数据的类别。

支持向量机算法则是一种基于边界的分类算法，通过构建分类超平面，将数据集分为不同的类别。

手写数字识别算法的优点是可以自动进行数字的分类，并且在正确率上取得了不错的效果。

同时，这种算法可以应用于不同的领域，例如邮件验证码、身份证号码、手机号码等数字识别场景。

然而，在实际应用中，由于写字体的不同、模糊、噪声等问题，还需要进一步提高算法的有效性和鲁棒性。

基于双模编码器-解码器框架的联机手写数学公式识别

基于双模编码器-解码器框架的联机手写数学公式识别付鹏斌;李树军;杨惠荣【期刊名称】《北京工业大学学报》【年(卷),期】2024(50)1【摘要】为了充分利用联机手写数学公式的笔迹特征和全局二维结构特征,将联机模式和脱机模式联合,设计了一种基于编码器-解码器框架的双模识别模型。

该模型可接受一维坐标点序列和二维静态图像形式的手写数学公式数据,通过联机编码器从输入的坐标点序列中提取笔迹特征信息,并通过脱机编码器从静态图像中提取二维结构特征信息,进而充分保留手写笔迹特征和全局二维结构特征。

在编码器阶段,针对联机模式提出正弦编码,对输入的坐标点序列进行编码,补充笔画级别的信息,能够有效避免笔画间隔模糊导致的笔画信息丢失的问题;针对脱机模式提出平滑注意力机制,通过引入平滑窗口的方式,实现特征图中每个像素特征的感受野的自适应调整,在一定程度上解决了普通的注意力机制无法同时对尺寸相差较大的手写符号筛选有效特征信息的问题,有效提升了注意力机制捕捉有效手写区域的能力。

实验结果表明,该模型的公式识别准确率可达58.76%,并且与相同领域内其他的识别模型相比,其可将公式识别准确率提升1.56%~4.71%,达到较高水平。

【总页数】11页(P50-60)【作者】付鹏斌;李树军;杨惠荣【作者单位】北京工业大学信息学部【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.联机手写数学公式中字符识别的研究与实现2.Equation Chapter 1 Section 1联机手写数学公式识别技术3.联机手写数学公式识别技术4.基于编码器-解码器的离线手写数学公式识别5.基于注意力机制编码器-解码器的手写数学公式识别模型因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。