基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现学士学位毕业论文
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++ 6.0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 (4)概述 (5)1 需求分析 (6)1.1 功能需求分析 (7)1.2 性能需求分析 (7)1.3 数据需求分析 (8)1.4 相关软件介绍 (8)2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (8)2.1 系统整体功能模块设计 (8)2.2 手写数字识别系统的基本原理 (9)2.2.1 数字图像的绘制 (9)2.2.2 图像的预处理 (9)2.2.3 图像的特征提取 (10)2.2.4 特征库的建立 (10)2.2.5 图像数字的识别 (11)3 手写数字识别系统程序设计 (11)3.1 数字图像的绘制 (11)3.2数字的特征提取 (17)3.3 模板特征库的建立 (20)3.4 数字的识别 (22)总结 (25)致谢..................................... 错误!未定义书签。
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。
理工科毕业设计范文
理工科毕业设计范文毕业设计是学生在大学阶段完成自己专业学习的重要环节之一，它旨在让学生通过独立思考、独立设计和实践操作等一系列过程，培养其综合运用所学知识和能力解决问题的能力，并为进一步深入学习和就业做好充分准备。
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题目：基于机器学习的手写数字识别系统设计与实现摘要：本文介绍了一种基于机器学习的手写数字识别系统设计和实现方法。
该系统使用MNIST手写数字数据集进行训练和测试，并采用Python编程语言和Scikit-learn机器学习库进行开发。
在系统开发过程中，我们首先对数据集进行了预处理和特征提取，并采用支持向量机算法进行分类和预测。
实验结果表明，该系统能够高效地对手写数字进行准确识别，具有较高的实用价值和应用前景。
关键词：机器学习；手写数字识别；支持向量机；Python1.引言手写数字识别是人工智能技术应用的一个重要领域，它广泛应用于自动化识别、计算机视觉、人机交互等领域。
传统的手写数字识别方法基于特征提取和分类器设计，但这种方法需要手工提取特征，缺乏普适性和可扩展性。
近年来，随着深度学习和机器学习技术的不断发展，基于神经网络的手写数字识别方法逐渐成为研究热点。
本文旨在介绍一种基于机器学习的手写数字识别系统设计和实现方法，以提高识别准确率和效率。
2.相关技术2.1 机器学习机器学习是人工智能领域中最有前途和最实用的技术之一。
它旨在让计算机通过数据学习规律和模式，从而更好地完成任务。
通常，机器学习可以分为有监督学习、无监督学习和增强学习三种类型，其中有监督学习是手写数字识别问题的主要解决方法。
2.2 手写数字识别数据集MNIST是一个基于手写数字的图像数据集，由60,000个训练样本和10,000个测试样本组成。
每个样本大小为28*28像素，表示0-9十个数字之一。
该数据集是手写数字识别领域最为常用和基础的数据集之一，可供研究者进行算法研究和评估。
2.3 支持向量机支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习算法，可用于分类和回归问题。
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。
手写体数字识别系统的设计与实现
手写体数字识别系统的设计与实现1. 简介手写体数字识别系统是指能够通过计算机对手写数字进行自动识别的一种系统，是人工智能领域的重要应用之一。
本文将介绍一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统的设计与实现。
2. 数据集首先，我们需要收集手写数字图像作为训练数据和测试数据。
可以使用已有的开源数据集，如MNIST数据集，也可以自己手写一些数字进行图像采集。
经过数据预处理和清洗后，我们得到了包含10000张28x28像素的手写数字图像作为训练集，5000张图像作为测试集。
3. 模型设计本文使用了一个卷积神经网络模型进行手写数字识别。
该模型包括三个卷积层、三个池化层和两个全连接层。
3.1 卷积层和池化层卷积层可以通过滑动一个卷积核提取图像的重要特征，池化层则可以进行特征的降维和压缩。
同时，使用卷积层和池化层可以大大减少参数数量，加快模型训练速度。
3.2 全连接层全连接层通过将所有卷积层和池化层的输出展开为一维向量，再进行分类，得出预测结果。
全连接层参数量较大，容易出现过拟合和训练时间长的问题。
3.3 Dropout过拟合是机器学习中的常见问题，为了避免模型过拟合，我们使用了dropout方法。
dropout是指在训练过程中以一定的概率随机选择一些节点并将其权重设置为0，这样可以让模型更加健壮。
4. 实现模型的实现使用Python语言和Keras深度学习框架。
我们将数据集的图像转换为28x28的矩阵，并进行归一化处理。
接着，我们定义了一个卷积神经网络模型，并进行模型的编译和训练。
训练过程中，我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数，并进行了10轮的迭代训练。
实际测试中，该模型的准确率达到了98%以上。
5. 结论本文介绍了一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统，并实现了该系统。
该模型在测试集上取得了很好的识别效果，能够对手写数字进行准确识别。
同时，我们也讨论了卷积神经网络中的关键概念和技术要点，希望读者能够对深度学习和计算机视觉有更深入的了解。
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一、绪论随着机器学习及神经网络技术的发展，人工智能正在不断向更广泛的领域渗透，尤其是在图像处理领域。
手写数字识别系统也因此应运而生，被广泛应用于各种场景中，例如验证码识别、手写板输入、银行支票识别等。
本文将介绍一种手写数字识别系统的设计与实现，以帮助读者深入了解该领域的技术。
二、系统设计本手写数字识别系统采用支持向量机（SVM）算法。
系统开发基于Python编程语言和OpenCV图像处理库进行，共分为以下四个模块：2.1 数据采集模块数据采集模块通过获取手写数字原始图像，采集大量的训练数据集和测试数据集。
该模块通过调用计算机的摄像头进行数据采集，将原始图像转化为数字图像，表示手写数字的像素。
在采集数据时，需要注意手写数字应该尽可能接近正方形，大小需要尽量一致，以保证后续的数字处理和识别效果。
数据采集完成后，需要对采集到的数据进行分类标注，即手写数字的分类，一般采用数字0-9进行标注。
2.2 特征提取模块在特征提取模块中，我们需要将数字图像转化为一组数字特征，以便于后续的数字图像比较和分类识别。
目前最常用的数字特征是手写数字的边界轮廓。
该模块通过调用OpenCV库中的边界检测函数获取数字的边界轮廓。
检测出轮廓后，我们可以使用等高线函数对其进行平滑处理，再通过描绘轮廓的关键点获取有效特征向量。
2.3 训练模型模块在训练模型模块中，我们需要将已经提取出的数字特征向量和其分类标注进行学习，训练得到一个能够正确识别数字的模型。
本系统采用了支持向量机（SVM）算法来实现数字的分类识别。
SVM算法有着很好的泛化性能和分类性能，并且适用于高维特征的数据集。
在训练模型时，我们首先对原始数据进行归一化处理，使其在相同量级内。
然后使用SVM训练模型，通过交叉验证的方式调整模型超参数，以达到最优分类效果。
2.4 数字识别模块数字识别模块是手写数字识别系统最核心的部分。
在该模块中，输入待识别的数字，对它进行特征提取，然后将其送入训练得到的SVM分类模型中进行分类，最终输出数字的识别结果。
基于神经网络的手写数字识别算法设计与实现
基于神经网络的手写数字识别算法设计与实现手写数字识别是计算机视觉和人工智能领域的经典问题之一。
在过去的几十年中，神经网络被广泛应用于手写数字识别任务，并取得了显著的成果。
本文将介绍一种基于神经网络的手写数字识别算法的设计和实现。
一、介绍手写数字识别是指将手写的数字图像转化为计算机可识别的数字。
目前，神经网络是最常用的用于手写数字识别的算法之一。
神经网络可以通过训练样本学习并自动提取特征，从而实现对手写数字的识别。
二、算法设计1. 数据集准备手写数字识别算法的训练离不开一个具有标签的大型数据集。
常用的数据集包括MNIST和自定义的数据集。
在这里，我们选择使用MNIST数据集作为训练和测试数据。
2. 神经网络结构设计神经网络的结构是手写数字识别算法的核心。
传统的神经网络结构包括输入层、隐藏层和输出层。
其中，输入层的神经元数量为输入图像的像素数，输出层的神经元数量为0-9的10个数字。
隐藏层的数量和每一层的神经元数量可以根据实际需求进行设计。
3. 特征提取神经网络可以通过前向传播的过程自动地提取输入图像的特征。
这些特征可以帮助神经网络更好地理解和区分不同的手写数字。
4. 权重训练神经网络中的权重是连接不同神经元之间的参数。
通过反向传播算法，可以根据损失函数来优化权重参数。
训练的目标是使神经网络能够准确地预测输入图像的数字标签。
5. 模型评估在训练完成后，我们需要对模型进行评估。
常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1分数等。
这些指标可以帮助我们了解模型在不同情况下的性能。
三、算法实现手写数字识别算法的实现可以使用编程语言如Python、MATLAB 等。
以下是一种Python实现的伪代码：```pythonimport numpy as np# 神经网络结构设计input_size = 784hidden_size = 100output_size = 10# 权重初始化w1 = np.random.randn(input_size, hidden_size) w2 = np.random.randn(hidden_size, output_size) # 前向传播def forward(x):# 输入层到隐藏层z1 = np.dot(x, w1)h1 = sigmoid(z1)# 隐藏层到输出层z2 = np.dot(h1, w2)out = sigmoid(z2)return out# 反向传播def backward(x, out, y):# 计算损失函数的导数delta2 = (out - y) * sigmoid_derivative(out)# 更新权重w2 -= learning_rate * np.dot(h1.T, delta2)w1 -= learning_rate * np.dot(x.T, np.dot(delta2, w2.T) * sigmoid_derivative(h1))# 模型训练for epoch in range(num_epochs):for i, (x, y) in enumerate(train_data):# 前向传播out = forward(x)# 反向传播backward(x, out, y)# 模型评估correct = 0total = 0for x, y in test_data:out = forward(x)prediction = np.argmax(out)if prediction == y:correct += 1total += 1accuracy = correct / total```四、总结本文介绍了基于神经网络的手写数字识别算法的设计和实现。
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。
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。
基于神经网络的联机手写识别系统的研究和实现
导致 国人 在 日常生 活 中书写 汉 字 的机 会 大 大减 少。这 些对 我 国汉 字 的普 及带 来 了很 大 的冲 击，人
们 书 写 汉 字 的 能 力 不 断 下 降 联 机 手 写识 别 系统 则 能够在 很 大程
度 上 缓解 这 一现 象，它 完全符 合 人 们 的 日常 手 写 习惯。本 文对 联 机 汉 字手 写 识别 的 意义 和难 点进 行 了分析 ，对 神 经 网络 系统 以及 其在 手 写识 别 系统 中的应 用 进行
字 大概在 ４ ０ ０ ０个 左 右 ， 在 实 际 应 用 中 的 汉 字
的应 用
汉 字 识 别 属 于 大 类 别 模 式 识 别 ， 人 工 神
经 网络可 以通 过函数逼近、数据分类、数据聚
类 三 种 作 用 方 式 以及 “ 联 想 ”的 特 殊 模 式 对 汉
字进 行识别 。Ｈｏ ｐ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ神经 网络作为反馈 网络 的一种 ，其 自联想记 忆网络可以使系统不需要 通过 大 量 的训练 即可 对汉 字进 行识 别， 因此 Ｈｏ ｐ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ神经 网络对于汉字 识别来说具有 独特 的优势 。其 中的离散 型 Ｈｏ ｐ ｉ ｆ ｅ ｌ ｄ神 经网络能够 通过 串行异步和并行 同步 的工作 方式，使其反 馈过程具有非常好 的稳定性 ，而 网络只有 通过 不断的演变稳定在某一吸 引子状态 时，才 能够
汉字匹配 的难度 。
系统在 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ环 境下 得到 了仿 真模 拟，效果
２人工神经 网络概述
非 常理 想 。
４总结
手 写 识 别 系 统 能 够 弥 补 普 通 键 盘 的 不
足 ，在提 高汉 字书写频率的 同时 ，能够满足不
基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现
基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现随着人工智能技术的快速发展，深度学习已经成为了人工智能领域最为重要的一种技术手段。
在图像识别方面，深度学习也在过去的几年中得到了快速的发展。
本文针对基于深度学习的手写数字识别系统进行了设计与实现，详细讲述了其实现方式与优化策略。
一、手写数字识别系统介绍手写数字识别系统是指能够将用户手写的数字转换为数字字符的系统。
传统的手写数字识别系统往往采用传统的图像处理技术，但是由于传统方法受制于数字的形态差异、光照变化和图案噪声等困难，该方法需要对图像进行对比度增强、二值化、边缘提取等操作，其识别结果往往不稳定。
深度学习是指通过建立深层次的神经网络模型，对图像数据进行学习和训练，得到能够准确预测的模型。
手写数字识别系统采用深度学习模型，能够有效减少图像的噪声和形态变化对识别的影响，并且具有高度的稳定性和准确性。
二、设计与实现1. 数据集准备手写数字识别系统需要用到大量的数字图像数据进行训练，本系统采用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本。
可以通过官网下载得到，数据集中的数字图像已经进行了标注，便于训练和测试。
2. 模型选择深度学习的模型种类繁多，本系统采用的是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），因为卷积神经网络在图像识别中常用，并且在特征提取和参数共享方面有较好的效果。
卷积神经网络包括多个卷积层、池化层和全连接层，可以对图像的像素点进行卷积计算，提取出图像中的特征，从而进行分类。
3. 网络模型设计本系统采用LeNet-5卷积神经网络模型，该模型由Yann LeCun在1998年提出，具有简单、稳定、高效的优点。
LeNet-5由两个基本的部分组成：卷积提取特征部分和全连接部分。
其中，卷积提取特征部分包括两个卷积层和两个池化层，全连接部分包括三个全连接层。
4. 训练与测试本系统采用Keras框架进行模型训练与测试，使用GPU加速优化此过程。
基于神经网络的手写字体识别系统设计与实现
基于神经网络的手写字体识别系统设计与实现Ⅰ.引言手写字体识别是一项重要的研究领域，它应用广泛，如优化自然语言处理，权重调整和电子商务等方面。
近年来，神经网络在手写字体识别领域得到了广泛应用，因为它可以从输入数据中自动进行特征提取，并能够学习复杂的非线性映射关系。
本文将介绍基于神经网络的手写字体识别系统的设计与实现。
Ⅱ.方法A. 数据处理本文利用EMNIST数据集进行实验，该数据集是一个包含28 x 28像素图像的大型手写数字和字符数据集。
经过处理，数据集被划分为训练集、验证集和测试集。
训练集包含85,000个样本，验证集包含15,000个样本，测试集包含10,000个样本。
B. 神经网络模型我们设计了一种基于卷积神经网络（CNN）的手写字体识别模型。
它包括两个卷积层和两个池化层，随后是两个全连接层和一个输出层。
每个卷积层后面跟着一个ReLU激活函数，全连接层也是如此。
在最后一层，输出层包括10个神经元，每个神经元对应一个数字类别。
C. 模型训练本文使用Adam优化器和交叉熵损失函数进行了模型的训练。
经过调整，当学习率设置为0.001时，模型可以有较好的训练效果。
在训练期间，我们在验证集上监控了分类准确率，从而选择最优的模型。
D. 模型评价我们评估了我们所建立的手写字体识别系统，在测试集上的分类准确率。
结果表明，该模型能够实现92%以上的分类准确率。
Ⅲ.结果本文所建立的手写字体识别系统采用了基于卷积神经网络的方法。
我们将EMNIST数据集分为三个部分：训练集，验证集和测试集。
训练集用于训练模型，验证集用于选择最优模型，测试集用于评价最终的分类效果。
结果表明，该系统具有较高的分类准确率。
Ⅳ.讨论与结论本文介绍了一种基于神经网络的手写字体识别系统的设计与实现。
通过对EMNIST数据集进行训练和测试，我们发现该系统具有较好的分类效果。
我们还发现，比较模型的准确性和速度非常重要。
我们需要在保证准确性的基础上，不断寻找更快速的模型，以提高识别效率。
(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。
基于神经网络的数字识别系统的设计毕业设计论文
ABSTRACT
Currently, small-scale optical character recognition system is widely used, and it has great prospects in application, such as zip code recognition, auto signature identification, product code recognition, and so on. This papper analyzes the development status of recognition technology at home and abroad comprehensively, by using BP neural network can we design and implement an efficient and reliable character recognition system.
[15] Bartlett P L. Ada Boost is Consistent [M]. Department of statics and computer science of California.
选题是否合适： 是□ 否□ 课题能否实现： 能□ 不能□
选题是否合适： 是□ 否□ 课题能否实现： 能□ 不能□
指导教师（签字） 年月日
审题小组组长（签字） 年月日
天津大学仁爱学院本科生毕业设计（论文）开题报告
课题名称 系名称 学生姓名
基于神经网络的数字识别系统的设计
信息工程系
专业名称
自动化
许凯钥
(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]。
基于深度学习的手写数字识别系统设计与研究
基于深度学习的手写数字识别系统设计与研究手写数字识别系统是一种基于深度学习的智能技术，它可以自动识别并转换手写的数字为计算机可以理解的形式。
本文将详细介绍基于深度学习的手写数字识别系统的设计与研究。
首先，对于手写数字识别系统的设计，我们首先需要收集大量的手写数字图像数据集。
这些数据集可以包括不同人的手写数字样本，涵盖了各种不同的书写风格和倾斜程度。
这样的数据集将有助于系统的泛化能力和鲁棒性。
接下来，我们可以采用卷积神经网络（CNN）作为手写数字识别系统的基本结构。
CNN是一种深度学习模型，具有突出的图像处理能力。
它可以自动从原始图像中提取特征，并通过多层卷积和池化操作实现图像的空间层次化表示。
在设计CNN模型时，我们可以选择一些经典的网络结构，如LeNet、AlexNet或VGGNet等。
这些网络结构具有不同的参数和层次结构，可以根据具体的需求进行调整和优化。
另外，还可以通过增加更深的层次或添加新的模块来改进系统的性能。
为了提高手写数字识别系统的准确度，我们还可以使用数据增强技术。
数据增强是通过对原始数据进行旋转、缩放、平移等变换来生成更多的训练样本。
这样可以扩大训练数据集，减轻过拟合问题，并提高系统的泛化能力。
在训练过程中，我们可以使用反向传播算法来优化模型的参数。
反向传播算法通过计算损失函数关于参数的梯度，并利用梯度下降算法来更新参数，从而最小化损失函数。
此外，我们还可以引入一些优化技术，如动量法、学习率衰减等，来加速模型的收敛速度和提高系统的性能。
除了网络结构和训练算法，输入图像的预处理也是手写数字识别系统设计中的重要环节。
预处理可以包括图像的灰度化、二值化、去噪等操作，以便更好地提取图像中的特征。
此外，还可以考虑使用图像增强技术，如直方图均衡化、滤波等，来改善图像的质量和对比度。
在完成手写数字识别系统的设计后，我们可以进行模型评估和性能分析。
常用的评估指标包括准确率、召回率、精确度和F1值等。
基于BP神经网络的手写数字识别
基于BP神经网络的手写数字识别许朋许朋1992—/男/山东济宁人/硕士/助理实验师/研究方向为控制科学与工程/江苏师范大学(徐州221116)摘要随着人工智能的再次崛起，机器学习作为人工智能的一部分也被重新重视起来，数字识别技术也得到了关注并通过各种算法提高了识别准确率。
手写数字识别在各个方面和领域发挥越来越重要的作用。
本文采用包含隐含层的BP神经网络对手写数字识别进行实现。
文章首先介绍BP神经网络原理及模型，并分别介绍了前向传播，反向传播中所用到的数学模型，然后通过BP神经网络的设计，从参数的随机初始化开始，前向传播，反向传播，代价函数的偏导数求解及验证，和最终的参数优化等完成实验，最终得到实验结果，并进行优化，结果表明BP神经网络在手写体数字识别方面的实际应用价值。
关键词手写数字识别；BP神经网络；识别中图分类号:TP391.41；TP183文献标识码:ADOI：10.19694/ki.issn2095-2457.2020.11.0190引言在人工智能的影响下，机器学习和深度学习也重新掀起了一股热潮。
目前人工智能包含语音识别、自然语音处理、计算机视觉、机器学习四大部分[1-2]。
其中机器学习是人工智能发展最快的分支之一。
计算机技术和网络技术的发展，大量的数字信息在进行处理之前需要通过一定的方式采集到计算机之中，如信件上的邮政编码，银行各种票据上的数字信息，试卷上的准考证号，物流行业中手写快递单据等手写数字的录入等都可通过手写体数字识别技术来进行识别，提高效率，节省了人力。
手写数字识别方法从原理上大致可以分为基于统计特征分类、基于结构特征分类、基于神经网络三大类算法[3-4]。
笔者主要针对BP神经网络在手写数字识别方面的技术进行了matlab实现。
1BP神经网络原理及模型神经网络的实质是一个给定输入x到输出函数y的映射函数f（X）=Y，函数的各项系数就是我们要通过网络训练得到的参数θ，通过神经网络学习算法将函数的系数确定下来，当给定任意输入x时，通过神经网络计算输出一个与之相对应的y，至于通过训练输出的结果y是否满足我们的预期结果，这就是我们需要通过提高模型性能方面，优化学习算法来完成的事情。
利用深度学习技术的手写数字识别系统设计与实现
利用深度学习技术的手写数字识别系统设计与实现手写数字识别系统是人工智能领域中的一个重要应用。
利用深度学习技术设计和实现手写数字识别系统可以帮助计算机自动识别和理解手写的数字，从而提高数字识别的准确性和效率。
本文将介绍利用深度学习技术设计和实现手写数字识别系统的方法和步骤。
首先，设计和实现手写数字识别系统需要一个合适的数据集。
常用的手写数字数据集包括MNIST和EMNIST。
MNIST数据集包含了大量的手写数字样本，是深度学习领域中广泛使用的数据集之一。
EMNIST数据集则是扩展了MNIST数据集，包含了更多的样本和类别。
选择一个合适的数据集对于手写数字识别系统的训练和测试至关重要。
其次，利用深度学习技术设计和训练手写数字识别系统的核心是搭建一个适合的神经网络模型。
常见的深度学习模型包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
这两种模型在图像识别和序列数据识别方面具有优势。
对于手写数字识别系统，CNN是比较常见和有效的选择。
搭建CNN模型需要确定网络的结构和参数设置。
网络的结构包括卷积层、池化层、全连接层等。
卷积层用于提取图像的特征，池化层用于减小特征图的尺寸，全连接层用于分类。
参数设置包括卷积核的大小、卷积核的个数、池化层的大小等。
这些参数可以通过试错的方法进行调整和优化，以获得更好的识别效果。
在搭建完CNN模型后，需要对模型进行训练。
训练手写数字识别系统的关键是选择合适的优化算法和损失函数。
常用的优化算法包括随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）和Adam等。
损失函数则用于评估模型的准确性和误差。
常见的损失函数包括交叉熵损失函数和均方差损失函数。
通过不断迭代调整模型参数，使得损失函数达到最小值，从而提高手写数字识别系统的准确率和鲁棒性。
在训练过程中，还需要考虑数据增强和正则化等技术来提高模型的泛化能力。
基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现
基于深度学习的手写数字识别系统设计与实现手写数字识别是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它可以应用于自动化识别、数字化转换以及人机交互等领域。
本文将介绍一种基于深度学习的手写数字识别系统的设计与实现。
一、引言在数字化时代，手写数字识别系统扮演着重要角色，为了提高人工误差和效率问题，基于深度学习的手写数字识别系统应运而生。
本文将采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为深度学习模型，并通过系统设计和实现的具体方法，达到提高手写数字识别准确率和效率的目的。
二、深度学习模型1. CNN模型简介CNN是一种深度学习模型，它通过多层卷积和池化层来提取输入数据的特征，并通过全连接层进行最终的分类。
CNN的特点是可以自动学习输入数据的特征，对于图像处理任务具有很好的效果。
2. CNN模型设计手写数字识别任务可以看作是一个图像分类问题，因此我们可以使用经典的CNN模型LeNet-5作为基础模型进行设计。
LeNet-5模型包含了两个卷积层、两个池化层和三个全连接层，能够有效提取手写数字的特征并进行分类。
在设计过程中，我们可以根据实际需求进行调整和优化，例如增加卷积层深度或者全连接层神经元数量等。
三、数据集准备1. 数据集介绍在进行手写数字识别系统设计与实现之前，首先需要准备一个适用于训练和测试的手写数字数据集。
常用的数据集有MNIST、SVHN等。
本文将以MNIST数据集为例进行介绍。
MNIST数据集是一个包含60000个训练样本和10000个测试样本的手写数字数据集，每个样本都是28x28的灰度图像。
2. 数据预处理在使用MNIST数据集进行训练之前，我们需要对数据进行预处理。
预处理步骤包括数据归一化、标签编码等。
归一化可以将原始像素值缩放到0-1的范围内，以便进行更好的训练效果。
标签编码是将原始类别信息进行one-hot编码，方便进行分类模型的训练。
四、系统实现1. 环境搭建在进行系统实现之前，需要搭建相应的开发环境。
【论文】基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析毕业论文
【关键字】论文基于MATLAB的手写体数字识别算法的实现与分析摘要手写体数字识别是利用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。
手写体数字识别在邮政编码、财务报表、银行票据、各种凭证以及调查表格的识别等等方面有着重要应用，由于数字识别经常涉及财会、金融领域，其严格性更是不言而喻的。
所以，对识别系统的可靠性和识别率要求很高，构成了手写体数字识别面临的主要困难，大批量数据处理对系统速度又有相当高的要求。
本文基于MNIST数据集，通过Matlab平台，对决策树算法、SVM算法和人工神经网络（ANN）算法进行实现，并对分类算法的准确率进行评估。
实验结果表明，人工神经网络（ANN）的准确率最高，为99.69%，SVM算法次之，准确率为94.53%，决策树算法的准确率为83.53%。
三种分类算法中，决策树算法的速度最快，SVM算法的速度最慢。
另外，针对每一种分类算法在MNIST数据集上的实验结果，本文还得出以下结论：第一，MNIST数据集的归一化与否对决策树的分类效果几乎没有影响；对SVM的分类效果影响较大，未归一化时的准确率为11.35%，归一化之后的准确率为94.53%；对人工神经网络的分类效果影响较小，未归一化时的准确率为82.11%，归一化之后的准确率为99.69%。
这说明三种分类算法对数据的不平衡分布的敏感程度各不相同。
第二，对于SVM分类算法，当训练数据集的样本容量小于60000（MNIST训练数据集的最大样本容量）时，该算法对尝试数据集分类预测的准确率随样本容量的增大而增大。
第三，针对人工神经网络，数据类标签的表示形式对分类预测的准确率的影响较大。
使用10位数据表示类标签是的准确率为99.69%，远远高于使用1位数据表示类标签时的准确率60.24%。
关键词：手写体数字识别；决策树算法；SVM算法；人工神经网络算法ABSTRACTHandwritten numeral recognition is a technique that uses computer to recognize handwritten Arabic numerals automatically and is a branch of optical character recognition technology. Handwritten numeral recognition has important applications in postal codes, financial statements, bank notes, various kinds of vouchers and the identification of survey forms. Since digital identification often involves accounting and finance, its strictness is self-evident. The demand for identification system of the reliability and recognition rate is very high, constituting a handwrittendigital identification facing major difficulties, high-volume data processing on the system speed and a very high demand.In this paper, we use Matlab to implement decision tree algorithm, SVM algorithm and artificial neural network (ANN) algorithm based on MNIST dataset, and the accuracy of classification algorithms is calculated by using the real data tag. Experimental results show that the artificial neural network (ANN) the highest accuracy rate for 99.69%, SVM algorithm, followed by 94.53 percent accuracy rate, decision tree algorithm accuracy is 83.53%. In terms of speed, decision tree algorithm is the fastest, SVM algorithm is the slowest. In addition, for each classification algorithm we also concluded that:Firstly, whether or not the MNIST dataset is normalized has no effect in the classification tree; While it has a great impact on SVM classification. When it is not normalized the accuracy is 11.35%, and after normalized the accuracy is 94.53% ; The artificial neural network classification is less affected, and when it is not normalized the accuracy is 82.11% while after normalized the accuracy is 99.69%. This shows the sensitivity of the three classification algorithms to unbalanced distribution of data.Secondly, for the SVM classification algorithm, when the sample size is less than 60,000(maximum size of MNIST test data set), the accuracy increases with the increasing of sample size.Thirdly, for the artificial neural network, the impact of class label representation is large on the classification accuracy. When using 10 bits to represent class labels, the accuracy is 99.69%, far higher than the accuracy of 60.24% when using 1 bit to represent data labels.KEY WORDS: Handwritten numeral recognition; Decision tree algorithm; SVM algorithm; Artificial neural network algorithm目录1. 引言 (1)1.1 手写数字识别 (1)2. 分类算法 (1)2.1 决策树算法 (2)2.1.1 ID3算法 (2)2.1.2 C4.5算法 (3)2.1.3 CART算法 (3)2.1.4 SLIQ算法 (3)2.1.5 SPRINT算法 (3)2.1.6 经典决策树算法的比较 (4)2.2 支持向量机 (4)2.3 人工神经网络 (6) (6) (6)2.3.3 Hopfield网络 (8)3 实验过程与结果分析 (10)3.1 实验环境 (10)3.2实验数据集 (10)3.3数据预处理 (10)3.4决策树分类实验 (11) (11) (12)3.5 SVM分类实验 (13) (13) (14)3.6人工神经网络分类实验 (14) (14) (15)4 结论 (19)4.1 三种分类算法的比较 (19)4.2 决策树算法的分析 (19)4.3 SVM算法分析 (19)4.4 神经网络算法分析 (20)参考文献 (21)1.引言1.1手写数字识别手写数字识别是模式识别领域的一个重要分支，它研究的核心问题是：如何利用计算机自动识别人手写在纸张上的阿拉伯数字。
基于神经网络的手写数字识别系统设计与实现
基于神经网络的手写数字识别系统设计与实现数字识别是计算机视觉一项重要的应用。
手写数字识别是数字识别的一种形式，对于这个任务来说，我们将需要构建一个能够识别手写数字的系统。
随着神经网络技术的不断发展，基于神经网络的手写数字识别已经成为了一项常见的解决方案。
本文将探讨如何设计和实现一个基于神经网络的手写数字识别系统。
1. 理论基础首先，让我们来简单了解一下神经网络技术。
神经网络是一种高效的机器学习算法，在各种领域得到了广泛的应用。
神经网络大致模拟了人脑的工作方式，通过模拟神经元之间的信息传递来实现信息处理。
在手写数字识别系统中，我们需要使用一种特殊类型的神经网络，称为卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）。
卷积神经网络有助于处理图像数据，通过在输入数据上进行卷积操作，提取出特征，并通过反向传播算法优化整个网络。
2. 数据获取和预处理数据是训练神经网络的基础。
在手写数字识别系统中，我们需要从一些数据集中获取数据。
这些数据集可以是MNIST，或者从网络上获取其他更大的数据集，例如Google推出的SVHN数据集。
我们需要结合数据进行预处理，使其适合训练和测试我们的神经网络。
在预处理数据之前，我们需要根据我们的数据集对网络进行设计。
3. 卷积神经网络设计对于手写数字识别系统，卷积神经网络的设计是至关重要的。
我们将需要决定网络的深度、每个卷积层和全连接层的大小，以及激活函数等重要参数。
除此之外，还需要确定网络的优化器和损失函数，以及调整其他超参数。
4. 训练神经网络完成网络设计之后，我们需要将其作为模型在数据集上进行训练。
在这个过程中，我们需要使用反向传播算法来更新神经元权重和偏差。
训练过程需要训练足够的次数，直到损失函数达到收敛状态，并且神经网络达到最佳性能，才能完成训练。
5. 测试和验证一旦模型训练完成，我们可以使用一个测试集来验证模型的性能。
通过比较神经网络的输出结果和真实值之间的误差，可以计算出模型的准确率。
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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毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
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4.文字、图表要求：1）文字通顺，语言流畅，书写字迹工整，打印字体及大小符合要求，无错别字，不准请他人代写2）工程设计类题目的图纸，要求部分用尺规绘制，部分用计算机绘制，所有图纸应符合国家技术标准规范。
图表整洁，布局合理，文字注释必须使用工程字书写，不准用徒手画3）毕业论文须用A4单面打印，论文50页以上的双面打印4）图表应绘制于无格子的页面上5）软件工程类课题应有程序清单，并提供电子文档5.装订顺序1）设计（论文）2）附件：按照任务书、开题报告、外文译文、译文原文（复印件）次序装订目录摘要 (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)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。
因此，对数字识别的研究具有理论和应用的双重意义。
人工神经网络识别方法是近年该研究领域的一种新方法，该方法具有一些传统技术所没有的优点：良好的容错能力、分类能力强、并行处理和自学习能力，并且是离线训练和在线识别的。
这些优点使它在手写体字符的识别中能对大量数据进行快速实时处理，并达到良好的识别效果。
由于手写体数字识别难于建立精确的数学模型,所以本文采用BP神经网络对这一问题进行处理。
神经网络模式识别的一个关键步骤是预处理和特征提取，对于手写体数字识别，本文采用了一种基于结构特征和统计特征的提取方法，并用程序实现了这一特征提取过程。
通过测试，本识别系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果。
关键词：手写体数字识别，特征提取，人工神经网络，MATLABABSTRACTHandwritten character recognition is a very important and active research in pattern recognition. Theoretically, it is not an isolated technique. It concerns with the problem that all the other areas of pattern recognition must confronted; practically, being a kind of information processing measured, character recognition has a very broad application background and vast need of market. Thus, it is of both theoretical and practical significance.Artificial neural network recognition method is a new method of the research field in recent years, and this method has some merit that traditional technique do not have; good tolerance for error, strong sorting ability, strong parallel handling ability and strong self-learning ability as well as its off-line training and on-line recognizing. All these merits contribute its perfect performance in handling vast data set and handling in timely manner.It’s difficult to make accurate mathematics model for handwritten numera l recognition, so BP neural networks is used here. The key steps of neural networks pattern recognition are preprocessing and feature subset selection. In this paper, algorithm of feature subset selection basing on structural characteristics and statistical characteristics has been adopted in handwritten numeral recognition, and the process of feature subset selection had been realized in program.Recognition system in this paper has achieved a good rate of recognition in random handwritten numeral by test.Keyword: handwritten numeral recognition, feature extraction, artificial neural network, MATLAB第一章绪论1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状模式识别[2]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。
一个模式识别系统的基本职能是对系统所要处理的模式归属于哪一类做出判别，从该系统的模式输入到系统做出判别之间，主要包括信息检测、预处理、特征提取和分类几大环节。
字符识别是模式识别领域中的一个非常活跃的分支。
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，其中包含的模式识别领域中其他分支都会遇到的一些基本和共性的问题。
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，从采用的输入设备来分，可分为脱机识别（又称为光学字符识别Optical Character Recognition ,OCR）和联机识别，脱机字符又分为印刷体和手写字符识别，从对书写者要求来分，手写字符又分为限制性和非限制性的手写字符识别。