毕业论文计算机手写数字识别技术完整版
基于深度学习的手写数字识别技术
基于深度学习的手写数字识别技术手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及许多应用，包括自动邮件排序、银行支票处理、手写数字输入以及文档识别等。
近年来，深度学习技术的兴起使得手写数字识别取得了显著的进展，便于提高识别准确性和效率。
本文将介绍基于深度学习的手写数字识别技术，并讲解其原理和应用领域。
一、深度学习技术概述深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作方式的机器学习方法。
它通过多层神经网络进行信息处理和提取特征，以自动学习数据的层次表示并进行预测。
深度学习方法通过增加网络层数和参数量，能够更好地适应各种复杂的任务，包括图像识别、语音识别和自然语言处理等。
二、基于深度学习的手写数字识别原理基于深度学习的手写数字识别通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为主要模型。
CNN模型具有局部连接和权值共享的特性，能够有效提取图像的局部特征。
手写数字识别的过程通常包含以下几个步骤：预处理、特征提取、特征匹配和分类器训练。
1. 预处理：手写数字图像通常需要进行预处理，以提高识别性能。
预处理步骤可以包括图像灰度化、二值化、去噪和图像增强等操作，以消除噪声和增强图像的对比度。
2. 特征提取：深度学习模型可以自动学习特征表示，省去了手动设计特征的过程。
在手写数字识别中，CNN模型能够从原始图像中提取出局部特征和全局特征，例如边缘、笔画和数字形状等。
3. 特征匹配：提取出的特征需要与已知的特征模板进行匹配。
常见的特征匹配方法包括模板匹配、距离度量和相似性比较等。
4. 分类器训练：在手写数字识别任务中，通常使用分类器对提取到的特征进行训练。
常见的分类器包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）和多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）等。
三、基于深度学习的手写数字识别应用基于深度学习的手写数字识别技术已经在多个领域得到了广泛的应用。
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计基于深度学习的手写数字识别系统设计一、引言在信息时代的今天，数字识别技术在各个领域都有广泛的应用，尤其是在金融、安防、物流等行业中，数字识别系统扮演着重要的角色。
然而，传统的手写数字识别方法在复杂场景下往往效果不佳。
为了提高数字识别的准确性和稳定性，本毕业设计将基于深度学习技术设计一个手写数字识别系统。
二、系统架构手写数字识别系统主要由以下几个模块组成：数据集准备、特征提取、模型训练和模型评估。
下面将对每个模块进行详细介绍。
2.1 数据集准备为了构建一个准确的手写数字识别系统，我们需要一个包含大量手写数字样本的数据集。
本设计将使用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像。
2.2 特征提取在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种有效的特征提取方法。
本设计将使用一个经典的CNN架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于将提取到的特征与标签进行映射。
2.3 模型训练在特征提取模块构建完成后，我们需要对模型进行训练。
本设计将使用反向传播算法（Backpropagation，BP）来更新模型的参数，以减小模型的预测误差。
同时，为了避免过拟合问题，我们将采用Batch Normalization和Dropout等技术进行模型的正则化。
2.4 模型评估为了评估手写数字识别系统的性能，我们将使用测试集对模型进行评估。
评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
准确率指模型正确预测样本的比例，精确率指模型正确预测为正样本的比例，召回率指模型正确预测出正样本的比例，F1值综合考虑了精确率和召回率。
三、实验与结果为了验证基于深度学习的手写数字识别系统的效果，我们使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行实验。
手写识别技术
手写识别技术手写识别技术是一种基于图像处理和模式识别技术的人机交互技术，它的主要目的是将手写文字转化为计算机可识别的电子字符。
随着科技的发展，手写识别技术已经取得了显著的进步，并且逐渐应用于各个领域，如文字输入、自然语言处理、文档管理等。
本文将对手写识别技术的原理、应用和挑战进行探讨。
手写识别技术的原理主要分为两个步骤：预处理和特征提取。
首先，预处理阶段主要包括图像增强、二值化和噪声消除等步骤，目的是减少图像的噪声和干扰。
其次，特征提取阶段通过提取图像的特征信息，如笔画的方向、角度、长度等，将手写文字转化为数学模型表示。
然后，利用模式识别算法对提取到的特征进行分类和识别，从而实现对手写文字的自动识别。
手写识别技术在各个领域都有广泛的应用。
首先，在文字输入领域，手写识别技术可以代替传统的键盘输入，提供更加灵活和直观的输入方式。
其次，在自然语言处理领域，手写识别技术可以将手写文字转化为计算机可处理的文本，从而方便进行文本分析和语义处理。
此外，在文档管理领域，手写识别技术可以将手写文字转化为电子文件，实现文档的自动分类和检索。
总体而言，手写识别技术在提高工作效率和信息处理能力方面具有重要的作用。
然而，手写识别技术仍然面临着一些挑战。
首先，由于每个人的手写习惯和字迹差异较大，导致手写识别的准确率存在一定的差异。
其次，在大规模应用中，手写识别技术需要解决对不同语言、不同字体和不同手写风格的适应性问题。
此外，手写识别技术还需要考虑笔画连接的问题，特别是在存在重叠和连接笔画的情况下，对文字的正确分割和识别变得更加困难。
为了解决这些挑战，研究人员提出了多种改进手写识别技术的方法。
例如，采用深度学习模型如卷积神经网络来提高识别准确率。
同时，结合上下文信息和语义分析技术，可以增强手写识别的语义理解能力。
此外，采用多模态数据信息如手写图像和声音等，可以提高手写识别的鲁棒性和可靠性。
综上所述，手写识别技术是一种基于图像处理和模式识别的重要人机交互技术，具有广泛的应用前景。
利用深度学习技术进行手写体数字识别
利用深度学习技术进行手写体数字识别近年来，由于深度学习技术的不断发展和普及，人工智能领域的应用也越来越广泛，其中手写体数字识别技术就是一个典型的应用场景。
手写体数字识别技术是指通过计算机对手写数字进行自动识别的过程，这项技术已经广泛应用于金融、医疗等领域。
在这篇文章中，我们将探讨利用深度学习技术进行手写体数字识别的原理和方法，并分析其在实际应用中的优势和局限性。
一、手写体数字识别技术的原理手写体数字识别技术的核心是特征提取和分类器设计两个方面。
在特征提取方面，传统方法采用的是手工设计的特征提取算法，例如Zernike moments，SIFT等。
这些方法需要专业领域知识和丰富经验，并且对不同的数据集需要不同的特征提取算法。
然而，随着深度学习技术的发展，我们可以通过神经网络自动学习特征，从而摆脱了手工设计特征的麻烦。
在分类器设计方面，传统方法采用的是一些传统的分类器，例如支持向量机，随机森林等。
这些分类器需要手工调参，并且对于不同的数据集需要不同的分类器。
然而，深度学习技术可以在一定程度上解决这个问题，因为深度神经网络对于各种类型的分类问题具有很好的适应性。
二、深度学习技术在手写体数字识别中的应用深度学习技术已经成为了手写体数字识别领域中的热门技术，例如使用卷积神经网络（CNN）进行手写体数字的分类。
卷积神经网络通过卷积操作将输入的图像特征进行提取，然后将其送入全连接层进行分类。
这种方法已经被广泛应用于手写体数字识别的研究和实践中，并取得了很好的效果。
除此之外，深度学习技术可以借鉴自然语言处理领域的技术，例如使用循环神经网络（RNN）进行手写体数字序列的识别。
循环神经网络可以处理变长的序列数据，因此可以非常适合于手写数字序列的识别。
这种方法已经被广泛应用于手写体数字识别的研究和实践中，并取得了不错的效果。
在实际应用中，手写体数字识别技术面临着一些挑战，例如传感器噪声、字体变体、旋转、尺度缩放等问题。
手写识别模式识别实验论文
手写数字识别系统的设计与实现摘要手写体数字识别是文字识别中的一个研究课题，是多年来的研究热点，也是模式识别领域中最成功的应用之一。
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。
利用Matlab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综合设计。
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1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2课题的背景2.1手写数字识别的发展模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。
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ABSTRACTSince 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 intelligenceand 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。
手写数字识别技术的研究与应用
手写数字识别技术的研究与应用摘要：手写数字识别技术是人工智能领域中的一个重要研究方向。
本文对手写数字识别技术的研究现状进行了梳理，介绍了常用的手写数字识别方法，并探讨了手写数字识别技术在各个领域中的应用。
最后，对未来手写数字识别技术的发展进行了展望。
1. 引言随着信息技术的发展，手写数字识别技术已经成为人工智能领域中的重要研究课题之一。
手写数字识别技术可以将手写的数字转化为计算机可以理解和处理的文本信息，具有广泛的应用前景。
本文将系统地介绍手写数字识别技术的研究现状和应用情况。
2.手写数字识别技术的研究方法目前，手写数字识别技术主要包括基于机器学习的方法和基于深度学习的方法两大类。
2.1 基于机器学习的方法基于机器学习的手写数字识别方法主要利用特征提取和模式分类两个步骤进行。
特征提取目的在于从原始的手写数字图像中提取出可以反映数字特征的数值，常用的特征包括像素值、方向梯度直方图和局部二值模式等。
模式分类则是利用已有的大量手写数字样本构建分类模型，通过输入的特征和分类模型进行数字识别。
2.2 基于深度学习的方法基于深度学习的手写数字识别方法主要利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
相比于传统的机器学习方法，深度学习方法具有更好的性能，因为CNN可以通过多层的卷积和池化操作来自动地提取出更加高级和抽象的特征。
在具体应用时，可以选择已经训练好的深度学习模型，也可以利用自己的数据自行训练模型。
3. 手写数字识别技术的应用手写数字识别技术可以广泛应用于多个领域。
3.1 银行业在银行业，手写数字识别技术可以用于支票和汇票的自动识别。
通过扫描支票上的手写数字，可以快速且准确地识别金额，减少人工操作，提高工作效率。
3.2 快递物流在快递物流行业，手写数字识别技术可以用于快递单号的自动识别。
通过识别手写数字信息，可以实现对快递物流信息的快速跟踪和递送过程的自动化管理。
3.3 教育领域在教育领域，手写数字识别技术可以用于学生的作业评阅和批改。
(完整版)基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现毕业论文
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 (3)1.3 论文结构简介 (4)第二章手写体数字识别 (5)2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (5)2.2 图像预处理概述 (6)2.3 图像预处理的处理步骤 (6)2.3.1 图像的平滑去噪 (6)2.3.2 二值话处理 (7)2.3.3 归一化 (8)2.3.4 细化 (10)2.4 小结 (11)第三章特征提取 (12)3.1 特征提取的概述 (12)3.2 统计特征 (12)3.3 结构特征 (13)3.3.1 结构特征提取 (14)3.3.2 笔划特征的提取 (14)3.3.3 数字的特征向量说明 (15)3.3 知识库的建立 (15)第四章神经网络在数字识别中的应用 (17)4.1 神经网络简介及其工作原理 (17)4.1.1神经网络概述[14] (17)4.1.2神经网络的工作原理 (17)4.2神经网络的学习与训练[15] (18)4.3 BP神经网络 (20)4.3.1 BP算法 (20)4.3.2 BP网络的一般学习算法 (21)4.3.3 BP网络的设计 (22)4.4 BP学习算法的局限性与对策 (26)4.5 对BP算法的改进 (27)第五章系统的实现与结果分析 (29)5.1 软件开发平台 (29)5.1.1 MATLAB简介 (29)5.1.2 MATLAB的特点 (29)5.1.3 使用MATLAB的优势 (30)5.2 系统设计思路 (30)5.3 系统流程图 (31)5.4 MATLAB程序设计 (31)5.5 实验数据及结果分析 (32)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (30)附录 (31)摘要手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。
(完整版)手写体数字识别系统设计毕业设计
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Handwritten Digit Recognition SystemStudents：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.目录第一章引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2课题研究目的及意义 (2)1.2.1 手写体数字识别的研究目的 (2)1.2.2 手写体数字识别的研究意义 (3)1.3课题研究现状及发展趋势 (3)1.4课题整体结构 (5)1.5课题难点分析 (5)第二章开发运行环境 (6)2.1系统开发环境和运行环境 (6)2.2开发工具介绍 (6)2.2.1 硬件部分介绍 (6)2.2.2 软件部分介绍 (8)第三章手写体数字识别系统构成及原理 (10)3.1图像处理基础知识 (10)3.2手写体数字识别系统构成 (13)3.3手写体数字识别系统原理 (13)3.3.1预处理 (13)3.3.2图像分割 (17)3.3.3特征提取 (19)3.3.4分类识别 (20)第四章手写体数字识别系统设计分析 (21)4.1程序主界面 (21)4.2基准库的选择与建立 (23)4.3手写体数字识别系统设计 (23)4.3.1摄像头输入模块的设计 (23)4.3.2直接读图模块的设计 (25)4.3.3写字板输入模块的设计 (27)第五章系统性能评价及实验结果分析 (30)5.1识别系统性能的评价 (30)5.2实验结果分析 (31)第六章结论 (33)6.1毕业设计总结 (33)6.2课题前景与展望 (34)致谢 (37)参考文献 (37)附录 (39)附1、识别部分主程序 (39)附2、创建模板部分函数 (40)附3、切割图片部分函数 (42)附4、输出图片部分函数 (43)第一章引言1.1 课题背景数字已有数千年的历史，在世界上使用很广，然而，在当今社会里，如何快速高效地将数字输入计算机，已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及应用[1]。
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。
手写数字(字母)识别毕业设计[管理资料]
![手写数字(字母)识别毕业设计[管理资料]](https://img.taocdn.com/s3/m/3432c912524de518974b7ddc.png)
手写数字和字母识别是光学识别技术的一种，它研究的是利用计算机自动识别手写的数字和字母。
手写数字(字母)识别由于其字形信息量小、笔划顺序信息很难获取、字形相差较小等特点成为模式识别领域中一个具有挑战性的课题。
手写数字识别能在大规模数据的统计、金融领域、邮件的自动分拣以及手写文稿自动输入等诸多方面发挥巨大作用，它的研究对于手写数字信息的录入和开发新的计算机智能输入系统有重要意义。
虽然在过去的几十年中人们提出了很多识别方法，但至今仍然没有一种方法能够达到理想的识别效果。
本文对数字与字母的识别进行了研究，并设计了一个基于bp神经网络与模板匹配法的手写数字与字母的识别系统。
对于手写数字(字母)识别的分类器设计有模板匹配分类器，神经网络分类器，基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术的分类器，基于决策树的分类器等。
通过对比，本文使用了模板匹配的分类器和基于神经网络的分类器。
基于模板匹配的分类器实现计算简单，而神经网络分类器在字母识别方面有着更好的表现，能够通过样本的训练，记忆样本的特征从而以此来识别手写字母。
经过测试，使用模板匹配法就能够很好的对手写数字进行识别，而在字母识别方面则用BP神经网络进行识别的效果更好。
特征的提取是数字(字母)识别中的另一个难点，手写数字或字母中字形多，手写体的样式每个人都不一样可谓千变成化，对于同一个数字的提取结果可能就有非常多的结果，因此对特征的提取有很大的困难。
本文中使用一种5*5的模板进行特征提取。
在样本图片中的字形可能大小、位置都不一样，为了统一图片中字符的样式，会首先对图片数据进行处理，提取到图片中有用的数据以使所有的手写数字在模板中有相同的形式。
本文研究的对象是用鼠标手写的数字和字母，并且使用了已经存在的300多张图片作为样本数据进行网络训练和特征提取过程的测试。
关键词：数字识别;字母识别;神经网络;模板匹配;特征提取Handwritten digit character and alphabet recognition is one of the optical character recognition technology,The research of it is automatic recognition of handwritten digit character and of the small glyph information and its stroke order information is difficult to obtain and the similarity of glyphs the Handwritten digit character and alphabet recognition become a challenging topic in pattern recognition is very usefull in the statistics of large-scale data,finace,the automatic sorting of messages and automatically enter handwritten presentation and many other aspect.The research of it make a important difference int handwriting digital information record and development of new computer input system . Although in the past few decades have been proposed many recognition methods,But still hadn’t a way to achieve the ideal result.This article study on recognition of digit character and alphabet,and d esign a recognition system based on template matching method and BP neural network .There are many classifiers in handwritten digit character and alphabet recognition,such as template matching classifier and neural network classifier, support vector machine classifier, decision tree classifier and so on.By contrast, this article uses the template matching classifier and neural network based Calculation of template matching classifier is simple than others,and neural network classifiers have a better performance in letter could record the feature of the sample through the training of the samples so as to identify the characteristics of handwritten some test,we fount that template matching classifier can recognise the digit character and the BP neural network performance better in alphabet recognition.Feature extraction is another difficulties in digital character and alphabet glyphs of handwritten digit character and alphabet is very much and there are a large number style of it so only for the same number or letter the feature extraction of it may be very much,so the feature extraction is a great this article we using a 5*5 template for feature size and position of handwritten digit character or alphabet in the picture are not same,in order to unify the glyphs of it,we will process the data of picture first so that all handwritten digit character and alphabet has the same form.The object of the research in this paper is a digit character or alphabet written with mouse in the computer,and we using more than 300 pictures as the sample data to test feature extraction and use it to train the neural network.Key words:digit character and alphabet recognition; neural network; template matching; feature extraction目录1 绪论 (1)引言 (1)模式识别简介 (1)数字字母识别背景 (1)方案的选择 (2)神经网络在模式识别中的应用 (2)本文的具体工作 (4)2 人工神经网络原理 (5)人工神经网络 (5)人工神经网络简介 (5)人工神经元模型 (6)人工神经网络模型 (8)神经网络的学习 (8)BP神经网络原理 (9)BP神经网络的主要能力 (9)BP神经网络模型 (9)BP神经网络的改进 (13)BP神经网络的算法流程 (14)3 模板匹配法原理 (15)理论基础 (15)两类别 (15)多类别 (15)实现步骤 (16)4 特征的提取 (17) (17)位图数据的提取 (17)特征的提取 (18)5 数字(字母)识别软件的实现 (19)特征保存与提取 (19)特征保存模块 (19)特征的提取模块 (21)BP神经网络的实现模块 (21)输入量的选择 (23)输出量的选择 (23)输入输出数据的归一化处理 (24)初使权值的设计 (25)隐层数的设计 (25)隐层结点数的设计 (25)输出结点的设计 (26)训练方式的选择 (26) (27)6 界面设计 (28)位图编辑控件的实现 (29)界面中线程的应用 (30)7 系统测试 (32)谢辞 (33)参考文献 (34)附录1 (35)附录2 (36)1 绪论引言手写数字(字母)识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学识别技术(OCR)的一种，它研究的是利用现代计算机自动识别人手写在纸张上的数字或字母。
手写数字识别技术研究与实现
手写数字识别技术研究与实现随着科技的不断进步，人们的生活已经越来越离不开数字技术。
数字的出现使得人们的沟通变得更加方便快捷，数据的存储也变得更加便捷和安全。
然而，要让计算机能够真正地理解我们的数字需要一些特殊的技术。
手写数字识别技术正是其中之一。
一、手写数字识别技术手写数字识别技术是计算机视觉领域的一个重要应用。
其目的在于通过计算机对人类手写数字进行识别，实现计算机对人类数字信息的真正理解。
这个技术应用十分广泛，例如银行的手写数字支票识别、签名检测、数码相机的图像处理等。
通过手写数字识别技术，计算机能够自动化地分析和理解手写数字，有效提高了信息的处理和利用效率。
二、手写数字识别技术实现的主要方法1. 基于图像处理技术的方法基于图像处理的方法是一种较为常见的手写数字识别技术实现方法。
其基本思路是：将手写数字进行数字化图像处理，然后再对数字化图像进行进一步处理和分析，从而实现数字的识别。
首先，这种方法需要将手写数字进行图像化处理。
中文手写数字是由一系列的笔画和连接部分组成的，通过图像处理技术可以将这些笔画和连接部分变成数字化的线条。
然后可以通过特定的算法，将这些数字化线条进一步处理，从而提取出手写数字的特征。
最后，通过比较和匹配，就可以得到最终的数字识别结果。
2. 基于神经网络的方法随着深度学习技术的发展，基于神经网络的手写数字识别技术也开始逐渐流行起来。
其基本思路是：将手写数字转化为图像形式后，通过训练神经网络模型进行学习，达到识别数字的目的。
神经网络模型本质上是一个数学模型，具有强大的计算能力和学习能力，可以通过误差反向传播算法进行训练。
在这种方法中，首先需要对手写数字进行图像化处理，形成数字化的二值图像。
随后，通过训练神经网络模型，将数字化的二值图像分为哪些数字区域，并通过多次训练来提取数字的特征。
最后，通过比较和分类，得到数字的最终识别结果。
三、手写数字识别技术的应用手写数字识别技术的应用非常广泛。
手写数字识别技术研究及其应用
手写数字识别技术研究及其应用第一章：引言手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要研究课题，它的应用广泛，包括邮政编码识别、银行票据处理、手写数字识别等。
随着科技的不断发展，手写数字识别技术也取得了很大的进步。
本文将针对手写数字识别技术的研究及其应用进行深入分析和探讨。
第二章：手写数字识别技术的分类手写数字识别技术可以按照不同的分类方式进行分类，例如基于规则的识别方法、基于统计的识别方法等。
其中，基于统计的方法又可以分为基于贝叶斯分类器的识别方法和基于神经网络的识别方法。
2.1 基于规则的识别方法基于规则的手写数字识别方法是较为简单的一种方法，通常使用人工规则来进行判断识别。
例如一个数码“1” 可以根据它的垂直线数来进行判断，一个数码“0” 可以根据它的闭环来进行判断。
这种方法的优点是算法比较简单，易于实现，适用于一些简单的场合。
2.2 基于统计的识别方法基于统计的手写数字识别方法则是利用一定的统计学方法来判断识别结果。
其中，基于贝叶斯分类器的方法在数字识别中被广泛应用。
该方法基于贝叶斯定理，通过统计学方法得出每个数字的概率分布，并通过对样本的训练来不断优化分类器的性能。
2.3 基于神经网络的识别方法基于神经网络的手写数字识别方法则是利用神经网络的模型来进行数字识别。
该方法与贝叶斯分类器相比，不需要事先提取特征，可以直接进行端到端的学习，因此更加适合处理复杂的手写数字识别问题。
另外，该方法还可以通过增加神经网络层数或者调整网络结构来提高识别性能。
第三章：手写数字识别技术的应用手写数字识别技术的应用非常广泛，例如邮政编码识别、票据处理、银行支票处理、手写文字识别等。
下面以手写数字识别的应用为例进行分析：3.1 邮政编码识别在邮政编码的处理过程中，手写数字识别技术可以自动将手写的邮政编码转换成机器可读的编码信息。
该技术可以提高码面识读的速度和准确性，从而加快邮件的处理速度。
3.2 票据处理在票据处理过程中，手写数字识别技术可以自动将发票号码、票据号码、日期等信息识别出来，并且精确地将这些信息输入到计算机系统中进行存储和管理。
基于深度学习的手写数字识别技术
基于深度学习的手写数字识别技术第一章：概述手写数字识别技术是图像识别领域的一项研究方向，它的应用很广泛，如邮件自动分类、手写签名识别、银行支票自动处理等等。
基于深度学习的手写数字识别技术具有快速、高效、准确的特点，得到越来越广泛的应用。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习算法，是近年来学术界和工业界的热点研究领域。
它的特点是可以自我学习，通过多层次的神经网络模型从数据中提取特征信息，并进行分类等任务。
本文从深度学习的角度出发，介绍了手写数字识别技术的相关理论和实现方法，并探讨了深度学习在手写数字识别技术中的应用。
第二章：手写数字识别技术的基本流程手写数字识别技术的基本流程包括图像预处理、特征提取、训练分类器、测试分类器等步骤。
2.1 图像预处理图像预处理是手写数字识别技术关键的一步，它可以对图像进行降噪、二值化、去除噪声点等操作，使得图像更加清晰、可识别性更高。
2.2 特征提取特征提取是指从处理后的图像中提取有代表性的特征，来描述每个数字所具有的信息。
传统的手写数字识别技术常用的特征有灰度值、Hu矩、链码、Zernike矩等。
但这些传统的数字特征不足以满足现有的数字识别问题，因此需要使用一些新的特征。
2.3 训练分类器训练分类器是指对特征提取后的数字图像进行统计分析，从而建立一个数学模型，以便分类器能正确的识别不同数字之间的差异。
传统的分类器有支持向量机、随机森林等。
2.4 测试分类器测试分类器是指对训练好的分类器进行性能测试，通过对一些数字图像进行识别和对比，从而评估分类器的性能和正确率。
第三章：基于深度学习的手写数字识别技术基于深度学习的手写数字识别技术通过使用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类，具有很高的精度和准确度。
3.1 卷积神经网络卷积神经网络是一种深度学习的模型，它通过卷积层、池化层、全连接层等多个层次对图像进行特征提取和分类。
卷积神经网络的特点是在处理图像时考虑了图像的局部信息和连续性，可以有效地提取图像的空间特征和时序特征。
手写体数字识别的软件设计毕业设计论文
手写体数字识别的软件设计毕业设计论文集团标准化工作小组 [Q8QX9QT-X8QQB8Q8-NQ8QJ8-M8QMN]毕业设计说明书手写体数字识别的软件设计学生姓名： 学号： 学 院：专 业：指导教师：2009年 6月手写体数字识别的软件设计摘 要手写体数字识别是利用机器或计算机自动辨认手写体阿拉伯数字的一种技术，是光学字符识别技术的一个分支。
由于阿拉伯数字的世界通用性，并且数字的识别和处理也常常是一些自动化系统的核心和关键，所以对手写体数字识别研究通用性强，且意义重大。
本文主要的研究的工作集中在图像预处理和选择合适的特征向量，并实现一个完整手写体数字识别系统。
本文中对几种常见的二值化算法进行比较，并最终选择基于梯度的二值化算法；在本文中，提出了一种方法来解决结构点检测的传统方法的缺陷。
另外本文还提出将一般用来直接识别字符的凸凹特征作为字符的特征向量之一。
通过对NIST 的数据进行测试，实验数据表明本文设计的数字识别系统对手写体数字识别具有较高的识别率。
电子与计算机科学技术学院 计算机科学与技术关键词：手写体数字识别，特征向量，二值化算法，凸凹特征The Software Design of Handwritten Numeral RecognitionAbstractThe handwritten numeral recognition is a technology, which auto recognizes the handwriting Arabian numeral via machines or computers, and a special field in the Optical Character Recognition technology. Then handwritten numeral recognition research is greatly general-purpose and significative, because of the universal Arabic numerals. On the same score, the handwritten numeral, recognition technologies are playing an important role in a number of automatization systems.In this paper, the main study focused on image pre-processing and selection of appropriate feature vectors, and to realize a complete system of handwritten numeral recognition. There are several common comparisons of binarization algorithm in this article, and choose the gradient-based binarization algorithm finally; and objecting to the defection of traditional methods of structural point detection, a solution to the problem was put up in this article. In addition, this paper also raises the convex-concave feature as one of the character feature vectors.Through the NIST test data, experimental data shows that the digital identification system designed for handwritten numeral recognition has a high recognition rate.Keywords: Handwritten numeral recognition, Character feature vectors, Binarization algorithm, Convex-concave feature目录1 绪论字符识别概述光学字符识别（Optical Character Recognition，简称OCR）是20世纪20年逐步发展起来的一门自动化技术，是图像处理与模式识别领域的一个重要分支[1]。
手写数字识别技术研究
手写数字识别技术研究随着智能手机、平板电脑和笔记本电脑等电子设备的普及，我们发现人们已经不再像过去那样频繁地使用手写文字来进行记录和交流。
即使在书写和绘画方面，数字工具也变得越来越受欢迎。
但是，对于某些特殊领域来说，手写书写平板甚至纸张上的数字仍然是不可替代的工具，例如：签名、医学表单填写等等。
此时，手写数字识别技术就发挥了重要作用。
手写数字识别技术是一种通过计算机软件和硬件将手写数字转换为可读文本的技术。
手写数字识别的应用包括在金融、医学、图书馆、法律、政府和商业等领域，涉及信用卡交易、药品配方识别、图书馆卡录入、合同扫描、选民登记等等，可以提高工作效率，降低成本和增强信息管理能力。
这一技术的发展得益于图像处理、机器学习和深度学习等领域的进步，同时也受益于更加完善的硬件设备和更多的数据资源。
在手写数字识别技术的领域，典型的数字识别系统通常由三个主要模块组成：预处理模块、特征提取模块和分类模块。
预处理模块的任务是将图像转换为易于处理的格式，例如灰度图像或二值图像。
特征提取模块的任务是从处理后的图像中提取出有助于分类的特征，例如数字的形状和笔画。
分类模块的任务是将数字映射到预定义的类别，例如十个数字或更多。
传统的手写数字识别模型通常使用图像处理算法结合人工特征提取器来识别数字。
例如，传统的图像处理方法包括二值化、滤波、分割和形态学操作。
而传统的特征提取器则通常基于数字图像的外围轮廓和内部纹理，例如 Zernike 矩、 Haar小波、Gabor 滤波器等等。
然而，这些传统方法通常涉及到很多人工设计和手动调整的参数，因此在处理不同的数据集时需要重新选择和调整这些参数。
另一方面，这种传统方法在处理复杂的数据集时可能会出现精度下降的问题。
尤其是在实际应用中，手写数字往往存在较大的差异性和误差，这会导致手写数字识别系统过于脆弱。
为了解决这些问题，已经出现了许多深度神经网络模型来实现高效的手写数字识别，例如基于卷积神经网络的模型和基于循环神经网络的模型。
手写数字识别技术研究及应用
手写数字识别技术研究及应用数字识别技术一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
手写数字识别技术作为其中的一种，旨在将手写数字图像转换为数值形式进行处理和识别，已经被广泛应用于金融、医疗、交通等行业。
本文将从技术原理、算法研究和应用实践等多个方面探讨手写数字识别技术的研究现状和未来的发展展望。
一、技术原理手写数字识别技术的基本原理是机器学习。
具体而言，将手写数字图像输入计算机系统，系统首先将图像数据进行处理和预处理，接着通过机器学习算法学习数字特征，并将数字特征分类，最终输出数字识别结果。
机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等多种。
常用的数字图像处理方法包括二值化、滤波、边缘检测等。
其中，二值化可以将图像的灰度值转化为黑白二值图像，方便进行后续处理和特征提取；滤波可以去除噪声，提高图像质量；边缘检测可以提取图像轮廓，方便数字的识别和分类。
图像预处理能够有效地改善图像质量和提取关键特征，进一步提高数字识别的准确率和效率。
二、算法研究手写数字识别技术目前已有多种算法被广泛采用。
其中，支持向量机（SVM）和深度学习神经网络（DNN）是比较常用的。
支持向量机是一种有监督学习算法，适用于二分类和多分类问题。
它通过在样本空间中寻找最优超平面，将特征空间划分为两个区域，实现对不同数字的分类。
支持向量机算法具有很好的分类效果和泛化能力，但是训练时间相对较长，对于大规模数据的处理需要较强的计算力。
深度学习神经网络是一种层级结构的人工神经网络。
它可以通过多层非线性映射实现特征的自动提取和分类，是目前最为热门的数字识别技术之一。
在深度学习神经网络中，常用的结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
深度学习算法具有学习能力强、自适应性好、表现效果优良等特点，但是其计算和训练时间比较长，需要大量的数据集和计算资源。
算法的选择取决于数据集的大小、特征的复杂程度和应用场景的不同，因此技术人员需要在具体实践中根据实际情况进行合理的选择。
手写数字识别技术的研究与应用
手写数字识别技术的研究与应用一、绪论手写数字识别技术已成为人工智能领域中的热门研究方向之一。
相较于机器数字识别，手写数字识别具有更广泛的应用领域，例如支票识别、自动化填写表格等。
本文将介绍手写数字识别技术的相关研究与应用。
二、手写数字识别技术的方法手写数字识别技术的方法主要分为两类：基于模板匹配和基于机器学习的方法。
1.基于模板匹配的方法基于模板匹配的方法是将手写数字与已有的数字模板进行匹配，根据相似程度来进行分类。
其基本思想是：建立一个数字库，将每个数字的特征值与库中所有数字的特征值进行比对，找到最相似的一个进行识别。
2.基于机器学习的方法基于机器学习的方法是通过给定数据集进行训练，利用分类器来对未知的手写数字进行分类。
其基本流程包括：数据预处理、特征提取、特征选择、分类器训练和准确率评估。
三、手写数字识别技术的应用手写数字识别技术广泛应用于文书处理、自动化填写表格、支票识别等多个领域。
1.文书处理手写数字识别技术可用于文书中数字信息的提取，实现数字化的管理。
例如，对于医院管理系统，可以通过手写数字识别技术来自动识别病人的身份证号、病历编号等信息，提高工作效率和准确率。
2.自动化填写表格手写数字识别技术能够实现数字的自动化填写，有效地降低工作难度和工作量。
例如，在工厂生产数据的记录中，可以利用手写数字识别技术快速识别并记录生产数量、时间和工序等信息，减少错误率和误操作。
3.支票识别现代银行系统中，支票识别是重要的自动化处理环节之一。
支票手写数字识别技术可以通过光学字符识别技术，将手写的支票号码和金额进行自动识别，降低错误率和时间成本。
四、手写数字识别技术的评估手写数字识别技术的评估主要从分类准确度和计算时间两个方面进行评估。
分类准确度是衡量手写数字识别技术准确性的重要指标。
准确率的高低与训练数据集的数据质量、特征选择的合理性有关。
计算时间是评估手写数字识别技术性能的指标。
在实际应用中，计算时间速度快是提高处理效率的重要因素之一。
手写体数字识别方法的研究与实现样本
手写体数字辨认办法研究与实现摘要1引言手写体数字辨认是文字辨认中一种研究课题，是近年来研究热点，也是模式辨认领域中最成功应用之一。
由于辨认类型较少，在实际生活中有深远应用需求，始终得到广泛注重。
近年来随着计算机技术和数字图像解决技术飞速发展，数字辨认在电子商务、机器自动输入等场合已经获得成功实际应用。
尽管人们对手写数字研究己从事了很长时间研究，并己获得了诸多成果，但到当前为止，机器辨认本领还无法与人认知能力相比，这仍是一种有难度开放问题，因此对手写数字辨认进一步研究，谋求如何更高效更精确更节能地实现手写数字自动录入和辨认解决方案对提高经济效益、推动社会发展均有深远意义。
近年来，人工神经网技术发展十分迅速，它具备模仿人类某些形象思维能力，为模式辨认开辟了新途径，成了模仿人工智能一种重要办法，特别是它信息并行分布式解决能力和自学习功能等明显长处，更是激起了人们对它极大兴趣。
BP（Back Propagation）网络是神经网络中一种，是1986年由Rumelhart和McCelland为首科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练多层前馈网络，可以较好地解决非线性问题，在函数逼近、模式辨认和数据压缩等方面均有很广泛应用。
咱们在认真地研究了神经网络基本原理和机制基本上，结合手写体数字辨认这一详细课题，提出了用BP神经网络办法来实现手写体数字辨认方案。
2手写体数字辨认概述2.1手写数字辨认简述模式辨认是六十年代初迅速发展起来一门学科。
由于它研究是如何用机器来实现人及某些动物对事物学习、辨认和判断能力，因而受到了诸多科技领域研究人员注意，成为人工智能研究一种重要方面。
字符辨认是模式辨认一种老式研究领域。
从50年代开始，许多研究者就在这一研究领域开展了广泛摸索，并为模式辨认发展产生了积极影响。
手写体数字辨认是近年来研究热点也是字符辨认中一种特别问题。
手写体数字辨认在特定环境下，如邮政编码自动辨认系统，税表和银行支票自动解决系统等普通状况。
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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ABSTRACTSince 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 intelligenceand 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、资源分析、交通管理、图像数据库检索以及景物分析中的变化检测等领域应用越来越广泛。
可见，匹配技术己经成为机器视觉和众多领域中不可或缺的组成部分，对图像匹配技术进行探索研究势在必行。
在下面各章我将以一个字符识别系统为例，就字符识别概述、模板匹配算法及改进、图像预处理、系统的具体实现等方面进行描述。
第一章绪论。
第二章模板匹配算法及改进。
第三章图像的预处理。
第四章系统的设计与实现。
第五章系统运行及测试。
结束语部分对本次毕业设计做出总结。
目录摘要 (2)ABSTRACT (3)引言 (4)第一章绪论课题研究背景意义 (7)字符识别概述 (7)字符识别分类 (8)研究对象及目标 (8)1.4.1 研究的对象 (8)1.4.2 研究的目标 (8)第二章模板匹配算法及改进模板匹配算法描述 (9)模板匹配算法的数学描述 (10)算法的改进及图示 (11)第三章图像的预处理图像的平滑去噪 (14)BMP图像的存储结构 (15)颜色处理 (17)图像的二值化 (17)图像的细化 (18)3.5.1 细化算法的定义 (18)3.5.2 细化的要求 (19)3.5.3 Hilditch算法描述 (19)第四章系统的设计与实现Visual C++ 介绍 (21)4.1.1 环境安装及选择的原因 (21)4.1.2 MFC概述 (21)系统界面按扭的生成 (21)模板计算的实现 (23)4.3.1 模板计算设计思想 (23)4.3.2 代码实现 (23)样本测试的实现 (25)4.4.1 样本测试设计思想.................................................................. ..25 4.4.2 代码实现 (25)第五章系统运行及测试系统的运行 (28)系统的测试 (28)系统的评价 (30)结束语 (30)参考文献 (30)致谢语 (31)附录部分代码清单 (31)第一章字符识别概述课题研究背景意义在机器视觉中，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、资源分析、交通管理、图像数据库检索以及景物分析中的变化检测等领域应用越来越广泛。
可见，匹配技术己经成为机器视觉和众多领域中不可或缺的组成部分，对图像匹配技术进行探索研究势在必行。
手写数字识别有着极为广泛的应用前景，这也是受到研究者重视的一个主要原因。
比如说在大规模的数据统计(如行业年鉴、人口普查等)中，在财务、税务、金融领域中，在邮件分拣中均有着应用。
字符识别概述计算机硬件的迅速发展以及计算机应用领域的不断开拓，急切地需要计算机能够更有效的感知诸如声音、文字、图像等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。
但就一般意义来说，目前计算机却无法感知他们，键盘，鼠标等输入设备，对于五花八门的外部世界显得无能为力。
虽然电视摄象机、图文扫描仪、话筒等设备已解决了上述非电信号的转换，并与计算机联机，但这并不能使计算机真正知道所接受的究竟是什么信息。
计算机对外部世界感知能力的低下，成为开拓计算机应用的瓶颈，也与其高超的运算能力形成强烈的对比。
因此，着眼与提高计算机感知外部信息能力的学科----模式识别得到了迅速的发展。
在模式识别领域中，手写字符的识别是一个非常活跃的研究方向。
但这方面的研究工作已有很多，其中不少成果得到了广泛的应用。
但是由于手写字符拓扑结构的多样性，目前已有的手写字符识别体统在对无限制手写字符进行分类时，始终存在这样或那样的缺陷。
字符识别是模式识别领域中的一个非常活跃的分支。
这一方面是由于问题本身的难度使之成为一个极具挑战性的课题。
另一方面，是因为字符识别不是一项孤立的应用技术，其中包含了模式识别领域中其它分之都会遇到的一些最基本的和共性的问题。
也正是由于字符识别技术的飞速发展，才促使识别领域和图像分析发展为一个成熟的科学领域。
字符识别技术的研究主要集中在特征抽取和模式匹配两个方面，这一直是光学字符识别（OCR）技术的两大关键所在。
由扫描仪转化后的字符二值图像中各点的值，可以看成是该字符的一组特征。
但由于这组特征的数量较大，而每个特征所含的信息量很少，因此有必要通过映射或变换的方法将信息集中到少量的特征中。