基于知识库的手写体数字识别
基于深度学习的手写体识别与智能笔系统设计
基于深度学习的手写体识别与智能笔系统设计摘要：手写体识别一直是计算机视觉领域的研究热点之一，而深度学习在该领域的应用也越来越广泛。
本文将介绍一个基于深度学习的手写体识别与智能笔系统设计，通过训练深度神经网络模型来实现手写体的准确识别，并结合智能笔系统设计，提供更便捷、更智能的手写体识别体验。
第一节：绪论手写体识别是指将手写文字转化为计算机可识别的数字或字符的过程，对于这样的技术应用，手写体识别一直以来都是一个具有挑战性的问题。
随着深度学习在计算机视觉领域的快速发展，基于深度学习的手写体识别成为了研究热点。
本文旨在通过设计一个基于深度学习的手写体识别与智能笔系统，提高手写体识别的准确性和智能化程度。
第二节：基于深度学习的手写体识别技术深度学习是一种人工智能技术的分支，其基于具有多个隐层的神经网络来实现高效的数据处理和学习能力。
在手写体识别任务中，深度学习的方法在准确性和鲁棒性方面表现出色。
在该系统中，我们将构建一个基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的手写体识别模型。
第三节：智能笔系统设计为了使手写体识别更智能化和便捷化，我们设计了一个智能笔系统用于手写输入和实时识别。
该系统结合了硬件和软件两个方面的设计。
硬件方面，智能笔内部集成了传感器和数据处理器，可以捕捉用户的手写轨迹和压感等信息，并将其传输到软件端进行识别。
软件方面，我们将结合深度学习模型，开发一个手写体识别的应用程序，实现实时的手写体识别功能。
第四节：实验与结果本文将通过大量的实验来评估所设计的基于深度学习的手写体识别与智能笔系统的性能。
实验数据集将包含多种手写体样本，以验证系统在不同书写风格和难度程度上的表现。
通过比较实际结果和预期结果，我们可以评估系统的准确性和效率。
第五节：讨论与展望基于深度学习的手写体识别与智能笔系统在实验中表现出很高的准确性和可用性。
然而，仍有一些潜在的改进空间可以进一步提高系统的性能。
基于深度学习的手写字体识别系统研究
基于深度学习的手写字体识别系统研究近年来，基于深度学习的手写字体识别系统在计算机视觉领域引起了广泛关注。
手写字体识别系统的应用十分广泛，包括邮件自动识别、手写数字和字母的识别、银行支票自动识别、人脸识别等。
在这篇文章中，我们将会探讨基于深度学习的手写字体识别系统的研究现状、应用场景以及未来的发展方向。
1. 基于深度学习的手写字体识别系统基于深度学习的手写字体识别系统的核心是使用卷积神经网络（CNN）对输入图像进行特征提取和分类。
CNN是一种特殊的神经网络，它可以自动学习输入图像的特征并进行分类。
CNN具有两个主要的模块：卷积模块和池化模块。
在卷积模块中，卷积核在输入图像上进行卷积运算，提取出图像中的特征。
这些特征被称为卷积特征图。
在池化模块中，CNN 通过降采样来减小卷积特征图的尺寸，并提取其关键特征。
最后，CNN将卷积特征图输入到一个全连接层中进行分类。
全连接层使用softmax函数将特征映射到不同的输出类别，并计算每个类别的概率。
2. 应用场景基于深度学习的手写字体识别系统在许多应用场景中具有广泛的应用。
以下是几个常见的场景：(1)邮件自动识别：手写识别技术可以用于自动处理邮件，如将邮件分类为广告邮件、垃圾邮件或普通邮件。
(2)银行支票自动识别：系统可以自动识别支票上的手写数字和字母，从而加速支票的处理。
(3)智能手写笔：利用手写识别技术，可以将手写笔转换成数字输入设备。
(4)人脸识别：将手写字体识别技术与人脸识别技术相结合，可以实现更加准确的人脸识别。
3. 未来的发展方向目前，基于深度学习的手写字体识别技术已经取得了重要的进展。
未来，这一技术将继续发展，并不断扩展其应用范围。
以下是几个未来的发展方向：(1) 行业应用细分化：随着人们对手写细节的要求越来越高，手写字体识别技术将会不断细分。
例如，将会有更加专业的识别系统用于医学领域的手写笔记。
(2) 多语言支持：现有的手写字体识别技术主要是针对英语，但未来将会增加对其他语言的支持，如中文、日语、韩语等。
基于深度学习的手写数字识别与文字识别技术研究
基于深度学习的手写数字识别与文字识别技术研究I. 选题背景及意义随着深度学习技术的逐渐成熟，手写数字识别和文字识别技术已经被广泛应用于各种领域。
手写数字识别技术可以用于快速识别银行卡号、车牌号等数字，而文字识别技术则可以用于扫描文档、翻译等任务。
这些技术的应用使得人们的工作和生活变得更加便利和高效。
因此，本文旨在研究基于深度学习的手写数字识别和文字识别技术，探讨其实现方法和优化手段。
II. 深度学习手写数字识别技术1. 数据集的选择为了构建数字识别模型，需要准备足够的训练数据集。
在数字识别领域，MNIST数据集是最常用的数据集之一。
MNIST数据集包含6万张28x28像素的手写数字图像，其中50,000张是用于训练的，10,000张用于测试。
MNIST数据集是一个具有挑战性的任务，因为有些数字的区分度比较小，例如1和7。
2. 模型的构建深度学习模型一般采用卷积神经网络，常用的包括LeNet-5和AlexNet等。
这里以LeNet-5为例，简要介绍其结构。
（1）卷积层：包括6个卷积核，每个大小为5x5，步长为1，输出6张14x14的特征图。
（2）池化层：采用2x2的最大池化，步长为2，输出6张7x7的特征图。
（3）卷积层：包括16个卷积核，每个大小为5x5，步长为1，输出16张5x5的特征图。
（4）池化层：采用2x2的最大池化，步长为2，输出16张3x3的特征图。
（5）全连接层：包括120个神经元，用于将卷积层输出的特征图进行分类。
（6）全连接层：包括84个神经元，用于进一步处理分类结果。
（7）输出层：包括10个神经元，用于输出最终的分类结果。
3. 模型的训练和优化为了训练模型，需要选择一个适合的损失函数和优化算法。
针对手写数字识别任务，最常用的损失函数是交叉熵损失函数，同时可以采用动量梯度下降、Adam等优化算法来加速模型的训练。
此外，模型的性能还可以通过改变网络结构、增加数据量、数据增强等手段来进一步提升。
手写体数字的识别
手写体数字识别第一章绪论 (3)1.1课题研究的意义 (3)1.2国内外究动态目前水平 (4)1.3手写体数字识别简介 (4)1.4识别的技术难点 (5)1.5主要研究工作 (5)第二章手写体数字识别基本过程： (6)2.1手写体数字识别系统结构 (6)2.2分类器设计 (7)2.2.1 特征空间优化设计问题 (7)2.2.2分类器设计准则 (7)2.2.3分类器设计基本方法 (8)3.4 判别函数 (9)3.5训练与学习 (10)第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别 (10)3.1贝叶斯由来 (10)3.2贝叶斯公式 (11)3.3贝叶斯公式Bayes决策理论： (12)3.4贝叶斯应用于的手写体数字理论部分： (15)3.4.1.特征描述： (15)3.4.2最小错误分类器进行判别分类 (17)第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现 (18)4.1 手写体数字识别的流程图 (18)4.2具体功能实现方法如下： (19)结束语 (25)致谢词 (25)参考文献 (26)附录 (27)摘要数字识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。
随着计算机技术的发展，人类对模式识别技术提出了更高的要求。
特别是对于大量己有的印刷资料和手稿，计算机自动识别输入己成为必须研究的课题，所以数字识别在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理等方面有着广阔的应用前景。
对手写数字进行识别，首先将汉字图像进行处理，抽取主要表达特征并将特征与数字的代码存储在计算机中，这一过程叫做“训练”。
识别过程就是将输入的数字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。
本文主要介绍了数字识别的基本原理和手写的10个数字字符的识别系统的设计实现过程。
第一章介绍了数字识别学科的发展状况。
第二章手写体数字识别基本过程。
第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别。
第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现，并对实验结果做出简单的分析。
手写数字体自动识别技术的研究现状
手写数字体自动识别技术的研究现状手写数字体自动识别技术是指利用计算机科学和人工智能技术，对手写数字进行识别和分类的技术。
这项技术在数字图像处理、模式识别和人工智能领域有着广泛的应用，涉及到图像处理、特征提取、机器学习和深度学习等多个方面的知识。
随着计算机技术的不断进步和人工智能技术的不断发展，手写数字体自动识别技术也得到了极大的提升，逐渐成为学术界和工业界的研究焦点之一。
手写数字体自动识别技术的研究现状主要包括以下几个方面：数据集、特征提取、机器学习和深度学习模型、应用场景等。
数据集是手写数字体自动识别技术研究的基础。
随着数字图像处理和计算机视觉技术的广泛应用，越来越多的手写数字图像数据集被建立和公开，如MNIST、Fashion-MNIST、Kuzushiji-MNIST等。
这些数据集包含了大量的手写数字图像样本，为手写数字体自动识别技术的研究和应用提供了重要的基础。
一些研究者也致力于构建更加复杂和真实的手写数字数据集，以提高手写数字体自动识别技术的鲁棒性和泛化能力。
特征提取是手写数字体自动识别技术的关键环节。
传统的特征提取方法主要包括边缘检测、角点检测、灰度共生矩阵等技术，这些方法可以有效地提取手写数字图像的特征信息，为后续的分类和识别任务提供重要的数据基础。
近年来，随着深度学习技术的兴起，一些研究者开始尝试使用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型进行特征提取，取得了较好的效果。
深度学习模型可以通过端到端的方式学习图像的特征表示，避免了手工设计特征的繁琐过程，具有更好的泛化能力和鲁棒性。
机器学习和深度学习模型是手写数字体自动识别技术的核心内容。
在传统的机器学习方法中，支持向量机（SVM）、K最近邻（K-NN）、随机森林等分类器被广泛应用于手写数字体自动识别任务中，这些方法可以有效地对手写数字图像进行分类和识别。
随着深度学习技术的兴起，人工神经网络等模型逐渐成为手写数字体自动识别技术研究的主流。
基于大数据下的手写体识别的设计与研发
基于大数据下的手写体识别的设计与研发随着大数据技术的不断发展和普及，手写体识别技术也得到了迅猛的发展。
手写体识别是指通过计算机对手写文字、符号、图形等进行识别、分析和处理的技术。
它在各个领域都有着广泛的应用，如邮政编码识别、支票处理、信件识别等。
随着大数据技术的不断发展和普及，手写体识别技术也得到了迅猛的发展。
本文将基于大数据下的手写体识别的设计与研发进行深入分析。
1. 大数据技术在手写体识别中的作用大数据技术在手写体识别中发挥着重要的作用。
大数据技术可以帮助识别系统收集和存储大量的手写体数据，包括各种字体、笔画、笔迹等信息。
大数据技术可以进行数据挖掘和分析，从中挖掘出对手写体识别有用的特征和规律，以提高识别准确率。
大数据技术还可以帮助优化算法，提高手写体识别系统的性能和效率。
基于大数据的手写体识别系统设计需要从数据采集、数据处理、特征提取、算法优化等方面进行全面考量。
需要建立大规模的手写体数据集，包括各种字体、笔画、笔迹等信息。
需要进行数据预处理和清洗，去除噪声和异常点，以保证数据的质量和准确性。
然后，需要进行特征提取和选择，从大量的数据中提取出对手写体识别有用的特征和规律。
需要对算法进行优化和调参，以提高手写体识别系统的性能和效率。
研发大数据下的手写体识别系统需要跨学科的合作和深度的研究。
需要有计算机视觉、模式识别、机器学习等领域的专家进行深入合作，从不同的角度进行研究和探索。
需要进行实验验证和数据分析，以验证和评估手写体识别系统的性能和准确性。
需要进行系统集成和优化，以确保系统可以在真实场景中可靠地运行。
大数据下的手写体识别系统设计与研发是一个复杂而又具有挑战性的工作。
随着大数据技术的不断发展和普及，相信基于大数据的手写体识别系统将会得到更加广泛和深入的应用。
基于模式识别的手写体数字识别技术研究
基于模式识别的手写体数字识别技术研究手写体数字识别技术是一项关键的人工智能技术，它在日常生活中得到了广泛应用。
本文将研究基于模式识别的手写体数字识别技术，通过深入分析现有的研究成果，总结这一技术的原理、方法和应用，并探讨其存在的挑战和未来发展方向。
一、手写体数字识别技术的原理手写体数字识别技术的原理是模式识别。
它通过分析手写数字的笔画特征和形状，提取出数字的特征向量，并将其与已有的数字模板进行比对和匹配，最终确定数字的类别。
手写体数字识别技术的关键是构建有效的特征提取和匹配算法。
二、手写体数字识别技术的方法手写体数字识别技术的方法可以分为两个主要步骤：预处理和特征提取。
预处理阶段主要包括图像二值化、降噪和分割等操作，旨在提高图像质量和准确性。
特征提取阶段则是提取图像的特征向量，常用的方法包括经典的统计学特征提取法、基于神经网络的方法以及基于深度学习的方法等。
三、手写体数字识别技术的应用手写体数字识别技术具有广泛的应用前景。
首先，它可以应用于邮政和快递行业，自动识别信件和包裹上的手写数字，提高处理效率和准确性。
其次，手写体数字识别技术还可以用于银行和金融机构，实现自动化的支票和票据处理。
此外，它还可以应用于教育领域，用于批改学生的试卷和作业。
四、手写体数字识别技术存在的挑战尽管手写体数字识别技术已取得了一些进展，但仍然存在一些挑战。
首先，手写体数字的多样性和变异性导致了识别的复杂性。
不同人的手写风格差异较大，需要建立较大规模的数字模板库以适应各种手写样式。
其次，噪声和干扰也会对手写体数字的识别造成干扰，需要提出更加鲁棒和稳健的算法。
此外，手写体数字的识别速度也需要进一步提高，以满足实时识别的需求。
五、手写体数字识别技术的未来发展方向随着人工智能技术的不断发展，手写体数字识别技术也将得到进一步的改进和推广。
未来，手写体数字识别技术有望结合高级机器学习算法，如卷积神经网络和循环神经网络，实现更高的准确性和鲁棒性。
论基于机器学习的手写数字识别技术
论基于机器学习的手写数字识别技术一.引言手写数字识别（Handwritten Digit Recognition）是指利用计算机程序识别手写数字的过程。
这项技术已广泛应用于大多数生活领域，如数字签名、邮政编码、搜索引擎、语音识别和智能手机键盘等。
基于机器学习的手写数字识别技术在准确性和速度方面较传统的方法更具优势，广受欢迎。
本文将讨论基于机器学习的手写数字识别技术，包括什么是机器学习，如何使用机器学习实现手写数字识别，机器学习算法以及其在手写数字识别方面的应用等问题。
二.什么是机器学习？机器学习是人工智能的分支之一，是指计算机通过学习来改进性能的过程。
这种学习通常是基于数据和统计算法运算的方式进行的。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习是指通过标记数据进行训练，使计算机在新数据上能够更好地预测。
无监督学习是指无需标记数据进行训练的学习方法。
强化学习是指通过奖励和惩罚来训练计算机，使其学习更好的行为。
机器学习技术可以在许多领域中有良好的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
三.如何使用机器学习实现手写数字识别？机器学习可以用于手写数字识别的实现，其过程包括以下几个步骤：1.数据预处理数据预处理是指将原始数据进行转换和归一化，以便计算机进行分析和使用。
在手写数字识别任务中，原始数据是一张包含手写数字的图像。
将图像转换为我们可以计算的数字矩阵是第一步。
我们可以通过将图像分为像素网格来实现这一点，并将黑色像素和白色像素分别转换为1和0来表示。
接下来，数字矩阵可以被归一化为统一的大小。
数据预处理的最终目的是将图像转换为数学形式，从而容易处理。
2.特征选择在机器学习模型中，特征是指代表数据某方面的相关信息。
在handwritten digit recognition中，特征通常是指图像的像素值。
然而，在所有像素值中选择哪些特征是至关重要的。
因为我们只需要选择有用的特征，以避免模型出现过拟合，而不选择所有的特征。
手写体数字识别实验报告
软件学院12-13-2学期《人工智能》课程项目报告题目：使用SMO方法进行手写体数字识别目录软件学院12-13-2学期《人工智能》课程项目报告 (1)1 问题描述 (2)2 二值化处理 (2)2.1 思想: (2)2.2 OSTU算法： (2)2.3 OTSU算法伪代码： (2)3 降维处理 (2)4．半监督算法 (4)4.1半监督算法流程： (4)4.2半监督算法的主要算法： (4)1）self-Training models： (4)2）Propagating-1-nearest-neighbor： (4)3）CLUSTER-THEN-LABELMETHODS (4)4）Co_Training： (4)5）基于图的算法（Graph based Learning）： (5)4.4半监督学习分类算法的现实价值： (5)5 我使用SVM的SMO算法 (5)5.1 SMO算法基本思想： (5)5.2 应用SMO算法的流程： (5)6 性能分析 (6)6.1.监督学习 (6)6.2.半监督学习（Tri-training） (6)6.3 我们用J48,SMO, NaiveBayes以及BayesNet四种算法对降维后的算法进行训练并求出其准确性，得到如下数据 (7)7 思考总结 (7)1 问题描述手写体数字识别问题，简而言之就是识别出10个阿拉伯数字，由于数字的清晰程度或者是个人的写字习惯抑或是其他,往往手写体数字的形状，大小，深浅，位置会不大一样。
现在我们拥有3006个带标记的数据以及56994的未带标记的数据，而我们的目标就是正确识别出这些手写体数字。
因此我们可以把这些带标记的数据看作经验值，运用一定算法来学习，预测出这些未带标记的数据。
对问题的分析如下：1 考虑到每个值都是0-255之间的一个整型值，对于算法的分析操作会影响性能，我将每个值进行了二值化，变成0，1。
2 考虑到这些数据都是28×28=784维的，维数太大，在后续的学习过程中效率会很低，我对它进行了降维处理。
基于深度学习的手写字体识别与分析研究
基于深度学习的手写字体识别与分析研究手写字体识别是指将手写的字符或文字转换为计算机可识别的形式，以便进行后续的文字识别、语义分析和文字处理等任务。
在现代信息化的社会中，手写字体识别技术被广泛应用于各个领域，包括自动化办公系统、智能手机输入法、人机交互等。
本文将从深度学习的角度探讨手写字体识别的研究与分析。
一、手写字体识别的研究背景与意义随着计算机技术的不断发展，越来越多的数据以手写形式存在，如手写笔记、手写信件等。
要对大量的手写数据进行有效的处理，就需要准确识别手写字体。
传统的手写字体识别方法往往需要人工提取特征并设计分类器，这种方法需要大量的人力和时间，并且对特征的选择依赖较高。
而基于深度学习的手写字体识别方法可以通过自动学习特征，从而避免了手动特征提取的繁琐和主观性，因此具有更高的准确性和鲁棒性。
深度学习是一种人工智能领域的热门技术，通过多层的神经网络模型来学习输入与输出之间的映射关系。
在手写字体识别中，可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现对手写字体的自动识别。
CNN通过模拟人类视觉系统感知信息的方式，对手写字符进行特征提取和分类，从而达到准确识别手写字体的目的。
二、基于深度学习的手写字体识别技术基于深度学习的手写字体识别技术主要包括数据预处理、网络架构设计和训练优化三个部分。
1. 数据预处理手写字体识别的第一步是对手写样本进行预处理，以消除噪声、增强特征并使其具备可识别的形式。
常见的预处理方法包括灰度化、二值化、归一化和降噪等。
这些处理方法可以提高识别的准确性和鲁棒性，同时减少神经网络的训练时间和资源消耗。
2. 网络架构设计在基于深度学习的手写字体识别中，常用的网络架构是卷积神经网络（CNN）。
CNN具有局部感知和权值共享的特点，可以有效地提取图像中的特征，并减小网络参数的规模。
网络的设计包括选择合适的卷积层、池化层和全连接层，以及确定合适的激活函数、损失函数和优化方法等。
基于深度学习的手写字体识别研究
基于深度学习的手写字体识别研究一. 前言手写字体在日常生活中处处可见，无论是在学校里的笔记、工作中的会议记录，还是在家中的便签和卡片上。
由于每个人的手写风格不尽相同，因此对于计算机来说，手写字体识别一直是一个挑战。
随着深度学习技术的出现，基于深度学习的手写字体识别研究已经取得了长足的进展。
二. 深度学习深度学习是机器学习中的一个分支，其基本思想是通过建立多层神经网络对数据进行训练、学习，从而实现对数据的分类、识别等任务。
深度学习可以有效地解决传统机器学习中存在的一些问题，例如输入特征的选取、模型的训练等。
三. 手写字体识别手写字体识别是指通过计算机对手写字体进行自动识别的过程。
手写字体识别在很多领域都有广泛的应用，例如自然语言处理、人机交互、安全认证等。
手写字体识别的基本流程包括数据采集、数据预处理、特征提取、训练模型和测试等步骤。
其中，特征提取是非常关键的一步，因为不同的特征提取方法会影响到识别精度的高低。
四. 基于深度学习的手写字体识别基于深度学习的手写字体识别主要采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行训练和测试。
CNN通过对输入数据进行多层卷积和池化操作，自动学习输入数据的特征，并通过全连接层将特征映射到对应的类别。
在实际应用中，建立一个好的CNN模型需要考虑多个因素，例如网络结构、激活函数、正则化技术等。
同时，模型的训练也需要适当的超参数设置、数据增强等方法来提升性能。
五. 深度学习手写字体识别的应用基于深度学习的手写字体识别在商业和研究领域中都有广泛的应用。
在商业领域，手写数字识别可以用于自动银行支票处理、邮件地址识别、自动化填表等任务中。
手写文字识别则可以用于自动化文件处理、业务记录、邮政编码等任务中。
在研究领域，手写文字识别可以用于历史文献的数字化、手写笔记的自动化转换等任务中。
此外，手写汉字的识别也是一个重要的研究方向，在自然语言处理、文本检索等领域有广泛的应用。
基于深度学习的手写字体识别系统设计
基于深度学习的手写字体识别系统设计随着人工智能技术的不断发展，深度学习技术已经成为了许多领域的研究热点，其中包括手写字体识别系统设计。
深度学习技术的优势在于它可以自动学习特征和模式，从而提高识别的精度和速度。
在这篇文章中，我们将探讨基于深度学习技术的手写字体识别系统设计。
一、手写字体识别系统的基本原理手写字体识别系统是通过计算机对手写字符进行自动识别，然后将其转换成可读的数字或文字形式。
手写字体识别系统的基本原理包括三个主要的环节：特征提取、特征匹配和分类器。
1. 特征提取特征提取是手写字体识别系统的核心环节，它的主要目的是从手写字符的图像中提取出关键特征，以便后续的分类器能够准确地对其进行识别。
目前常用的特征提取算法有灰度共生矩阵（GLCM）、方向梯度直方图（HOG）和局部二值模式（LBP）等。
2. 特征匹配特征匹配是利用已经提取出来的特征与预先训练好的特征进行比对，以确定手写字符的类别。
目前常用的特征匹配算法有支持向量机（SVM）和卷积神经网络（CNN）等。
3. 分类器在得到手写字符的特征之后，分类器需要根据以上得到的特征进行自动分类，以判断该手写字符的类别。
常用的分类器算法包括KNN、SVM、决策树等。
二、基于深度学习技术的手写字体识别系统设计1. 数据准备在搭建手写字体识别系统之前，我们首先需要准备大量的手写字符数据集。
常用的手写字符数据集有MNIST和EMNIST等。
其中，MNIST数据集包含了60000张28*28的灰度图片，用于数字0-9的手写字符识别，而EMNIST数据集则是在MNIST数据集的基础上扩充了大小写英文字母、数字符号以及其他字符，包含了大约840000个手写字符图像。
2. 网络架构设计卷积神经网络是应用最广泛的深度学习模型之一，特别是在图像识别领域具有很高的准确率。
在手写字体识别系统中，我们可以通过卷积神经网络来提取手写字符的特征。
常见的卷积神经网络模型包括LeNet、VGG、ResNet、Inception等，选择哪个模型取决于数据集的规模、图像的大小、识别精度和计算资源等。
基于深度学习的手写体识别与自动化评分系统
基于深度学习的手写体识别与自动化评分系统手写体识别与自动化评分系统是一种基于深度学习的技术应用，旨在通过计算机的视觉能力进行手写文字的自动识别和评分。
这种系统在教育、金融和安全等领域具有广泛的应用前景。
手写体识别是指将手写文字转换为计算机可理解的数字形式。
过去，手写体文字的识别主要依赖于传统的机器学习方法，如支持向量机和随机森林。
然而，这些方法对于复杂的手写体样式和变体存在一定局限性。
深度学习技术通过模仿人脑神经网络的结构和功能，可以更好地理解和处理手写体文字。
基于深度学习的手写体识别系统通常由两个主要组成部分构成：特征提取和分类器。
特征提取是将手写体图像转换为计算机可理解的数学表达形式的过程。
常用的方法包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
这些神经网络模型可以自动学习和提取手写体文字的特征，并转换为能够被分类器理解的形式。
分类器是将提取到的特征与预先训练好的模型进行比较和匹配的部分。
通过对大量的手写体样本进行训练，分类器可以准确地对新的手写体文字进行分类。
常用的分类器包括多层感知机（MLP）和支持向量机（SVM）。
这些分类器可以根据手写体文字的特征进行识别，并给出相应的预测结果。
与手写体识别不同，手写体文字的自动化评分需要考虑文字的字迹流畅度、字形规范和字间距等方面的因素。
基于深度学习的自动化评分系统可以通过训练集提供的人工评分标准来学习和理解文字的评分依据，从而实现自动评分的功能。
在基于深度学习的手写体识别与自动化评分系统中，大量的样本数据对于模型的训练和优化至关重要。
这些样本数据包括不同人群的手写体样本，以及针对不同字体和风格的不同文字表现。
通过丰富的样本数据，系统可以学习并适应更多的手写体样式，提高识别和评分的准确性。
除了样本数据的数量和质量，系统的性能还受到硬件设备和算法优化的影响。
为了提高模型的运行效率和准确性，可以利用图形处理器（GPU）等加速硬件设备，以及深度学习框架如TensorFlow和PyTorch等来进行算法优化。
基于深度学习的手写数字识别系统
基于深度学习的手写数字识别系统第一章简介手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要应用。
近年来，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域有了广泛的应用。
基于深度学习的手写数字识别系统具有高准确率、灵活性强的特点，是目前最先进的手写数字识别系统之一。
本文将详细介绍基于深度学习的手写数字识别系统的工作原理、实现方法和应用。
第二章工作原理基于深度学习的手写数字识别系统的工作原理是将手写数字图像作为输入，经过一系列卷积、激活、池化等操作，提取出特征向量，然后通过全连接层进行分类，得到数字识别结果。
具体来说，这个系统是一个卷积神经网络模型，由多层卷积层、激活层、池化层和全连接层组成。
每一层都有自己的参数和权重。
在训练过程中，系统通过反向传播算法来调整参数和权重，使得系统能够得到更准确的识别结果。
第三章实现方法基于深度学习的手写数字识别系统的实现方法主要包括数据预处理、模型设计、训练和测试四个步骤。
首先，需要对手写数字图像进行预处理，通常包括将图像调整为统一的大小、降噪、二值化等操作，以便于模型更好地提取特征。
其次，需要设计合适的卷积神经网络模型。
针对手写数字识别问题，常用的模型有LeNet、AlexNet、VGG等。
根据具体的数据集和需求，可以选择合适的模型进行修改和调整。
然后，需要进行训练。
训练需要一定的时间和计算资源，通常需要使用专门的深度学习框架（如TensorFlow、Keras等）来加速训练过程。
在训练过程中，需要设置训练参数、学习率、优化算法等，以便于获得更好的训练结果。
最后，进行测试。
测试时，需要将测试集输入到已经训练好的模型中，得到模型的识别结果。
通过比较识别结果和真实结果之间的差异，可以评估该模型的准确率。
第四章应用基于深度学习的手写数字识别系统已经在很多领域得到了广泛的应用。
例如，在人工智能助手中，用户可以通过手写数字输入命令，节省时间和精力。
在银行卡识别系统中，可以通过手写数字识别技术自动识别卡号。
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。
基于模式识别的手写体文字识别系统设计
基于模式识别的手写体文字识别系统设计手写体文字识别技术是近年来人工智能领域取得的一个重要突破。
基于模式识别的手写体文字识别系统是实现自动识别手写文字的关键。
本文将从设计原理、算法选择、模型训练和性能评估等方面详细介绍基于模式识别的手写体文字识别系统的设计。
一、设计原理基于模式识别的手写体文字识别系统的设计原理是将手写文字作为输入，通过一系列特征提取、分类和识别算法，将手写文字转换为计算机可理解的文本。
系统的设计包括数据采集、预处理、特征提取和分类等步骤。
1. 数据采集：为了构建一个有效的手写体文字识别系统，需要收集足够数量和种类的手写文字样本作为训练集和测试集。
样本的多样性能够提高系统的鲁棒性和泛化性能。
2. 预处理：手写文字包含噪声、不规则形状和变化大小等问题，预处理阶段的目标是对手写文字图像进行去噪、二值化和大小标准化处理，使得输入图像符合模型的输入要求。
3. 特征提取：手写体文字的特征提取是手写体文字识别的核心任务。
常见的特征提取方法包括基于像素、轮廓、SIFT特征等。
特征提取的目标是将复杂的手写文字图像转换成计算机可处理的特征向量，保留文字的语义和形态信息。
4. 分类和识别：基于特征向量，可以使用机器学习或深度学习算法进行分类和识别。
常见的算法包括支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）等。
分类和识别阶段的目标是将特征向量映射到相应的文字类别或字母数字。
二、算法选择手写体文字识别系统的算法选择直接影响系统的性能和效果。
以下是常见的手写体文字识别算法：1. 支持向量机（SVM）：SVM是一种常用的二分类模型，利用核函数将输入特征映射到高维空间，通过找到一个最优超平面来实现分类。
SVM算法对于小样本和多分类问题有较好的性能。
2. 卷积神经网络（CNN）：CNN是一种深度学习模型，通过多层卷积和池化操作进行特征提取和分类。
CNN模型在图像识别领域取得了巨大成功，对于手写体文字识别同样适用。
基于深度学习的不完整的手写体数字图像识别研究
基于深度学习的不完整的手写体数字图像识别研究对于不完整的手写体数字图像识别，传统识别方法并不具备鲁棒性。
本文所作研究主要针对不完整手写体数字图像进行识别。
本文首先用传统方法进行实验分析，提出针对性的优化策略。
其次通过MNIST数据集对构建的模型进行训练，并在自建测试集上对模型进行识别测试。
实验测试结果表明，针对性的优化策略，对不完整手写体数字图像的识别率有显著提高。
标签：手写数字;识别;深度学习1 背景手写数字识别（Handwritten Numeral Recognition，简称HNR）是光学字符识别的一个分支，它是通过计算机处理手写阿拉伯数字（如0，1，2，....，9），让计算机自动识别手写数字[1]，其在实际生活中，有着非常广泛的应用。
国内外研究人员对其做了大量研究，提出了很多算法。
然而，在识别和预测未知数字的准确率上仍有待进一步提高。
近几年，将深度学习应用于手写体数字图像的识别已成为当前研究热点，并已经取得较好成绩，通过深度卷积网络对手写数字集MNIST进行识别，识别率已达到99.3%，且该项技术已在各个领域广泛应用[2]。
但当手写体数字图像并不完整（如部分缺失或被遮挡）时，手写体数字图像识别的正確率就下降到70%左右。
2 基于AlexNet的不完整手写数字识别研究基于深度学习的手写体图像识别研究，已较为成熟，多个模型在手写体图像识别中都取得较好成绩，其中应用最为广泛的是深度卷积神经网络AlexNet[3]。
AlexNet模型包含8层变换，其中有5层卷积层和2层全连接隐藏层，以及1个全连接输出层，如图1所示。
AlexNet将sigmoid激活函数替换成更为简单有效的ReLU激活函数，使得计算更简单，并在不同参数初始化方法下使模型更容易训练。
由于当sigmoid激活函数输出值接近0或1时，这些区域的梯度几乎为0，从而造成反向传播无法继续更新部分模型参数;而ReLU激活函数在正区间的梯度恒为1，因此若模型参数初始化不当，sigmoid函数可能在正区间得到几乎为0的梯度，从而令模型无法得到有效训练。
【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。
基于机器学习的手写体识别系统设计与实现
基于机器学习的手写体识别系统设计与实现手写体识别是一种将手写文字转换为可被计算机识别的文本形式的技术。
在现代社会，手写体识别在很多领域都有广泛的应用，比如自动邮件分拣、数字签名识别、智能设备输入等。
为了解决手写体识别的问题，机器学习技术被广泛应用于该领域。
本文将介绍基于机器学习的手写体识别系统的设计与实现。
首先，我们需要准备一个大规模的手写体数据集。
数据集应该包含不同人群、不同风格的手写体样本，以确保我们的系统对各种手写风格都具有良好的识别能力。
可以通过收集现有的手写体样本或者利用生成手写体的技术来构建数据集。
接下来，我们需要对手写体数据进行预处理。
预处理的目的是将手写体图像转换为计算机能够理解的形式。
常见的预处理步骤包括图像二值化、噪声去除、字符分割等。
图像二值化将手写体图像转换为黑白图像，方便后续处理。
噪声去除可以通过滤波等方法来实现，以去除手写体图像中的不必要的细节。
字符分割是将手写体图像中的字符分割开来，以便后续的识别。
接着，我们需要提取手写体特征。
特征提取是机器学习中的一个重要步骤，它将手写体图像转换为由数值表示的特征向量。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、方向梯度直方图等。
灰度共生矩阵是一种用于描述图像纹理特征的方法，它统计了图像中不同距离处的灰度级别对的概率分布。
方向梯度直方图则是一种用于描述图像边缘特征和纹理特征的方法，它统计了图像中不同方向的梯度直方图。
然后，我们需要选择一个机器学习算法来训练手写体识别模型。
常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等。
对于手写体识别问题，卷积神经网络是更为常用的选择。
卷积神经网络可以通过多层卷积和池化操作来提取图像中的特征，并使用全连接层来进行分类。
我们可以通过使用现有的开源深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch等，来训练卷积神经网络模型。
在训练模型之前，我们需要将手写体数据集划分为训练集和测试集。
训练集用于训练模型的参数，测试集用于评估模型的性能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
HUNAN UNIVERSITY课程模式识别题目基于知识库的手写体数字识别学生姓名学生学号专业班级学院名称2016 年6 月25 日基于知识库的手写体数字识别1案例背景：手写体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研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。
由于手写数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，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识别方法，并取得了一定的成果。
在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。
本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程，并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。
本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。
2 理论基础：2-1手写字体识别方法：手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。
处理流程如图2-1所示。
图2-1 手写体数子识别流程图2-2 图像预处理手写体数字识别的首要工作是图像预处理。
在图像预处理过程中需要解决的主要问题有：定位、图像二值化、平滑化(去噪)H J、字符切分、规范化等。
图像二值化是指将整个图像呈现出明显的黑白效果。
待识别的手写体数字图像在扫描过程中，常会带来一些噪声，用不同的扫描分辨率得到的数字图像，其质量也各不相同，故而要先将这些干扰因素排除掉。
另外，还需要正确分割整幅文档图像中的手写体数字，而分割后的数字大小、字体常各不相同，故还需进行归一化处理。
2-3 特征提取特征提取的目的是从经过预处理后的数字图像中，提取出用以区分与其它数字类别的本质属性并数值化，形成特征矢量的过程。
常见的手写体数字特征有：模板特征、统计特征、结构特征和变换特征。
2-4 分类器不同的分类方式对应不同的分类器，可选的分类器有神经网络、支持向量机等。
利用训练出的分类器，对特征提取后的手写体数字进行分类识别。
分类器的识别原理是通过其拓扑结构和内置参数定义了特征空间上的一组曲面或超曲面，利用这组曲面或超曲面将特征空间划分为不同的区域，从而达到分类识别的目的。
2-5算法流程首先，读入手写数字图片进行归一化处理，统一尺寸。
默认为24×24图形块，并通过ostu算法进行二值化；其次，对二值化图像进行图像细化等形态学操作，并按照算法要求进行特征提取；最后，载入模板矩阵进行对比，选用欧式距离测度，得到识别结果。
其算法流程如图1所示。
特征提取根据手写数字图像本身的结构特征，通过计算端点、指定方向直线的交叉点个数来作为特征向量。
其主要步骤如下：1 . 垂直交点。
对细化后的手写数字图像分别在其列宽的5/12、1/2、7/12处生成垂直的三条直线，提取这三条垂直直线与数字笔画的角点数并存储。
2 . 水平交点。
对细化后的手写数字图像分别在其列宽的1/3、1/2、2/3处生成水平的三条直线，提取这三条垂直直线与数字笔画的角点数并存储。
3 . 对角交点。
对细化后的手写数字图像分别提取两条对角直线，提取这两条对角直线与数字笔画的交点数并存储。
由于以上步骤均作用于细化后的数字图像，其笔画简单且特征稳定，因此对其提取的基本交点及结构端点能反映数字的本质特征，可快速、有效地识别数字字符，并达到较好的识别正确率。
其中，提取笔画结构端点特征的算法如下。
1 . 目标定位。
对细化后的手写数字图像按行从上到下、按列从左到右进行顺序扫描，定位选择黑像素点P作为手写笔画目标。
2 . 邻域统计。
计算黑色像素P的8领域之和N，若N=1，则像素P为端点，端点计数器加1；否则舍弃该点。
3 . 遍历图像。
遍历整个图像，重复进行目标定位、领域统计的操作流程，提取端点特征。
依据上述对手写数字图像的交点、端点特征提取方法，本案例中的特征向量VEC由9个分类组成，其排列如下：VEC=[垂直5/12处交点数，垂直中线交点数，垂直7/12处交点数，水平1/3处交点数，水平中线交点数，水平2/3处交点数，左对角线交点数，右对角线交点数，端点数]3模式识别本案例采用的是基于模式知识库的识别方法，所以系统调研的关键步骤就是对数字字符的结构特征的分析及其模型的构造。
因此，本案例首先对0-9这10个数字进行结构分析并建模，然后提取相关特征，最后构造模板库。
在实验过程中，我们选择规范手写和自由手写两组样本对知识库进行参数调整，这些训练样本由200个规范手写样本和200个自由手写样本组成，通过计算样本对应分量的算术平均值获得知识库中特征向量的每个分量。
通过上述步骤得到的知识库由两套模板组成，在本次实验过程中，我们选择基于模板匹配的识别方法，通过技术欧式距离来衡量匹配程度。
识别系统中的特征向量包含9个分量，且计算距离公式是欧式距离。
因此，在识别过程中分别计算待识别图像与知识库中各个模板特征向量之间的欧式距离，即与0-9这10个数字逐个比较，选择最小距离对应的数字作为最后的识别结果。
4程序实现手写体数字识别有着广泛的应用前景，目前被广泛应用于财务报表、银行票据、户籍登记、税务信息、统计信息等方面，是模式识别和图像处理领域的一个研究热点。
4-1 图像预处理该步骤主要是对输入的图像进行灰度化、归一化、滤波、二值化。
鉴于数字的识别与色彩无关，并且考虑到噪声影响，这里采用中值滤波去噪，将图像进行预处理，最终可得到二值化图像。
图4-1 待识别手写数字图4-2 二值化图像图4-3 归一化图像图4-4 中值滤波4-2 特征提取该步骤主要是对预处理得到的二值图像进行图像细化操作，并按照算法要求提取交点、端点特征，组成特征向量。
本节根据上一节中的特征提取方法，对基于24x24点阵的细化图像进特征提取，提取的特征矢量维度为32。
对于矩特征，提取特征变量M，M为7个Hu平面不变矩的第一个，再除以1000，将特征变量的取值范围规范化，这是为了防止特征变量的取值较大时发生浮点数溢出。
M／1000是特征矢量的第1个矢量。
综合端点特征提取方法和分区域特征提取方法产生了6个特征矢量：点阵上半区域端点数、点阵下半区域端点数、点阵左半区域端点数、点阵右半区域端点数、三结点数和四结点数图4-5 图像特征预处理结果4-3 模式识别该步骤主要是对载入的模板矩阵及输入图像计算出特征向量选用欧式距离测度，进而得到识别结果。
载入模式库。
我们选择规范手写和自由手写两组样本对知识库进行参数调整，这些训练样本由200个规范手写样本和200个自由手写样本组成，通过计算样本对应分量的算术平均值获得知识库中特征向量的每个分量。
该知识库也称为判别标准向量矩阵，本文把该矩阵命名为Data.mat。
匹配识别。
在本文所提出的方法中，选择基于模板匹配的识别方法，通过计算欧式距离来衡量匹配的程度。
识别系统中的特征向量包含9个分量，且计算距离公式是欧式距离。
5 实验结果6 不足与展望手写体数字的样本类别只有10类，与其他大字符集的识别相比要容易得多。
本案例采用的模板匹配分类器节省时间，简单却也可以达到较高的识别效果。
但是在系统的设计上由于实验条件限制，只采用了200组样本图像进行特征提取，得到模板库。
特征训练不够导致识别率不高，可以考虑增加训练样本，采用神经网络等识别器进行处理，提高识别率。
参考文献[1]钱谡. 基于图像处理的字符识别系统研究[M]. 河北农业大学，2007.[2]范艳峰，肖乐，甄彤.自由手写体数字识别技术研究[J]. 计算机工程，2005.[3]阮秋琦. 数字图像处理[M]. 北京:电子工业出版社，2001.[4]杨丹，赵海滨，龙哲. MATLAB图像处理实例详解. 北京：清华大学出版社，2012.[5] Sahel Ba-Karait NO，ShamsuddinS M．HandwriRendigits recognition usingparticleswarmoptimization[C]．Modeling&Simulation，2008．AICMS08．Second AsiaInternational Conference on．IEEE，2008：6 1 5．6 1 9．源代码本程序采用模块化编程的思想进行设计，不同的函数模块实现各自的一个功能，然后由功能模块对各函数模块进行整合与调用。
最后，再在主函数模块中调用功能模块，实现程序的最终功能。
二值化模块：function bw = Bw_Img(I)if ndims(I) == 3I = rgb2gray(I);endbw = im2bw(I, graythresh(I));bw = ~bw;归一化模块function I1 = Normalize_Img(I)if ndims(I) == 3I = rgb2gray(I);endI1 = imresize(I, [24 24], 'bicubic');特征提取模块function num= Main_Process(I, flag)if nargin < 2flag = 1;endI1 = Normalize_Img(I);bw1 = Bw_Img(I1);bw2 = Thin_Img(bw1);bw = bw2;sz = size(bw);[r, c] = find(bw==1);rect = [min(c) min(r) max(c)-min(c) max(r)-min(r)];vs = rect(1)+rect(3)*[5/12 1/2 7/12];hs = rect(2)+rect(4)*[1/3 1/2 2/3];pt1 = [rect(1:2); rect(1:2)+rect(3:4)];pt2 = [rect(1)+rect(3) rect(2); rect(1) rect(2)+rect(4)];k1 = (pt1(1,2)-pt1(2,2)) / (pt1(1,1)-pt1(2,1));x1 = 1:sz(2);y1 = k1*(x1-pt1(1,1)) + pt1(1,2);k2 = (pt2(1,2)-pt2(2,2)) / (pt2(1,1)-pt2(2,1));x2 = 1:sz(2);y2 = k2*(x2-pt2(1,1)) + pt2(1,2);if flagfigure('Name', '数字识别', 'NumberTitle', 'Off', 'Units', 'Normalized', 'Position', [0.2 0.450.5 0.3]);subplot(2, 2, 1); imshow(I, []); title('原图像', 'FontWeight', 'Bold');src=I;subplot(2, 2, 2); imshow(I1, []); title('归一化图像', 'FontWeight', 'Bold');guiYi=I1;hold on;h = rectangle('Position', [rect(1:2)-1 rect(3:4)+2], 'EdgeColor', 'r', 'LineWidth', 2);legend(h, '数字区域标记', 'Location', 'BestOutside');subplot(2, 2, 3); imshow(bw1, []); title('二值化图像', 'FontWeight', 'Bold');erZh=bw1;subplot(2, 2, 4); imshow(bw, [], 'Border', 'Loose'); title('细化图像', 'FontWeight', 'Bold');xiHua=bw;hold on;h = [];for i = 1 : length(hs)h = [h plot([1 sz(2)], [hs(i) hs(i)], 'r-')];endfor i = 1 : length(vs)h = [h plot([vs(i) vs(i)], [1 sz(1)], 'g-')];endh = [h plot(x1, y1, 'y-')];h = [h plot(x2, y2, 'm-')];legend([h(1) h(4) h(7) h(8)], {'水平线', '竖直线', '左对角线', '右对角线'}, 'Location', 'BestOutside');hold off;endv{1} = [1:sz(2); repmat(hs(1), 1, sz(2))]';v{2} = [1:sz(2); repmat(hs(2), 1, sz(2))]';v{3} = [1:sz(2); repmat(hs(3), 1, sz(2))]';v{4} = [repmat(vs(1), 1, sz(1)); 1:sz(1)]';v{5} = [repmat(vs(2), 1, sz(1)); 1:sz(1)]';v{6} = [repmat(vs(3), 1, sz(1)); 1:sz(1)]';v{7} = [x1; y1]';v{8} = [x2; y2]';for i = 1 : 8num(i) = GetImgLinePts(bw, round(v{i})-1);endnum(9) = sum(sum(endpoints(bw)));计算交点函数：function num = GetImgLinePts(bw, v)num = 0;for i = 1 : size(v, 1)if v(i, 2)>1 && v(i, 2)<size(bw,1) && v(i, 1)>1 && v(i, 1)<size(bw,2) && bw(v(i, 2), v(i,1))==1num = num + 1;endend计算端点函数：function num = GetImgEndPts(bw)num = 0;for i = 1 : size(bw, 1)for j = 1 : size(bw, 2)if i>2 && i<size(bw,1)-2 && j>2 && j<size(bw,2)-2 ...&& bw(i, j)==1 ...&& sum(sum(bw(i-1:i+1, j-1:j+1)))==1num = num + 1;endendend匹配识别模块：function result = MaskRecon(Data, v)for i = 1 : size(Data, 1)dis(i) = norm(v-Data(i, :));end[mindis, ind] = min(dis);if ind < 11result = ind-1;elseresult = ind-11;end主函数模块function res = ShowNum( img )load Data.matv=Main_Process(img,0);res=MaskRecon(Datas,v);msgbox(sprintf('识别结果:%d',res),'提示信息','modal');end。