基于双射变换的脱机手写数字识别方法
手写数字识别算法的比较研究
手写数字识别算法的比较研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，手写数字识别技术也得到了快速的发展。
手写数字识别算法作为人工智能领域的一个重要分支，已经被广泛应用于各个领域中，例如图像识别、语音识别等。
本文将比较研究几种手写数字识别算法，包括KNN算法、SVM算法、神经网络算法以及深度学习算法。
一、KNN算法KNN算法是一种基于邻居的分类算法。
该算法的基本思想是，对于一个待分类的观测对象，将其划分到与其距离最近的K个邻居所在的类别中。
在手写数字识别中，KNN算法通过计算待分类数字与训练数据集中所有数字的距离，将其归类为与其距离最近的K个数字的类别中。
KNN算法的优点是简单易懂，算法的准确度高，并且可以随时进行模型的更新，缺点是计算效率不高，对于大规模数据集，算法的时间复杂度会很高。
二、SVM算法SVM算法是一种常用的分类算法，其基本思想是通过构建一个最优化的超平面，将不同类别的数据点分隔开。
在手写数字识别中，SVM算法通过将数字图像特征提取出来，构造一个最优的超平面，将数字区分开来。
SVM算法的优点是可以处理高维空间数据、泛化能力强，并且算法的准确度很高，缺点是对于大规模数据集来说，算法的计算复杂度较高。
三、神经网络算法神经网络算法是一种基于神经元模型的分类算法，其基本思想是将输入样本数据传入多层神经元中，通过每个神经元的激活函数计算，最终得到输出结果。
在手写数字识别中，神经网络算法通过构建多层神经网络，对数字图像进行特征提取和分类识别。
神经网络算法的优点是对于非线性数据分类效果好，并且算法的准确度较高，缺点是需要大量的训练数据以及计算资源，同时运算速度较慢。
四、深度学习算法深度学习算法是一种基于深度神经网络的分类算法，其基本思想是通过多层神经元进行特征提取和分类识别。
在手写数字识别中，深度学习算法可以通过搭建一个深度卷积神经网络来实现数字图像特征提取和分类识别。
深度学习算法的优点是可以自动提取特征、训练时间短、准确度高，并且对于数字识别问题来说，深度学习算法的效果最好。
基于人工智能的手写数字识别技术研究
基于人工智能的手写数字识别技术研究随着人工智能技术的发展，越来越多的应用场景开始采用AI技术来解决实际问题。
其中，手写数字识别技术是一个非常典型的例子。
手写数字识别技术指的是通过计算机程序，将手写数字转换成数字字符的过程。
这种技术在实际应用中有着广泛的应用，比如字符识别、自动填表、手写邮箱等。
手写数字识别技术的研究历程可以追溯到上个世纪。
最初的手写数字识别系统采用的是模板匹配的方法，即将数字转化为模板后再与输入的数字进行比较，但是这种方法对于写法稍有不同的数字无法进行准确匹配，难以应对实际应用中的多变的手写数字。
随着计算机性能的提升和深度学习技术的出现，手写数字识别技术得到极大的提升。
目前，基于深度学习的手写数字识别技术已经达到了非常高的准确率，甚至能够超过人类的识别水平。
基于深度学习的手写数字识别技术主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型来进行学习和识别。
其中，CNN被广泛应用于图像分类领域，可以提取图像中的局部特征并进行高效的特征提取和分类。
而RNN则主要用于序列数据的处理，具有较好的时序特征提取能力。
在进行深度学习模型训练时，需要大量的数据集来进行训练和验证。
手写数字识别技术的数据集有很多，比如著名的MNIST数据集、EMNIST数据集、NIST数据集等。
这些数据集包含了大量的手写数字图片和对应的数字标签，可以用于模型的训练和测试。
除了基于深度学习的手写数字识别技术，还有一些其他的方法也被应用到手写数字识别中。
比如基于传统机器学习算法的手写数字识别方法，比如支持向量机、随机森林、K近邻等，这些方法在一些特定的数据集上也能取得不错的效果。
总之，基于人工智能的手写数字识别技术是一个非常有前途的方向。
通过不断地研究和探索，我们相信将会有更多的优秀方法应用到手写数字识别领域，让这个领域能够更好地服务于人们的生活和工作。
基于KNN的手写数字的识别
基于KNN的手写数字的识别
田绍兴;陈劲杰
【期刊名称】《农业装备与车辆工程》
【年(卷),期】2017(055)010
【摘要】手写数字的识别是模式识别及机器学习的一个重要应用,应用范围非常广泛.提出了一种基于KNN算法的手写数字识别方法,该方法提出基于相似度的文本分类,通过训练得到一个KNN分类模型,进入进行手写数字的识别.实验证明该方法能够快速有效的进行手写数字的识别.
【总页数】3页(P96-97,100)
【作者】田绍兴;陈劲杰
【作者单位】200093上海市上海理工大学机械工程学院;200093上海市上海理工大学机械工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于KNN算法实现手写数字识别的探索 [J], 李安宇
2.基于KNN算法的手写数字识别研究 [J], 张勇;马亚州;侯益明
3.基于KNN对手写数字的识别 [J], 范芳菲
4.基于KNN算法手写数字识别技术的研究与实现 [J], 陈鸿宇
5.基于KNN算法的手写数字识别技术研究 [J], 张燕宁;陈海燕;常莹;张景峰
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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。
手写数字识别原理
手写数字识别是指将手写数字的图像输入计算机系统，并通过算法和模型对图像进行分析和识别，最终确定手写数字的具体数值。
下面是手写数字识别的一般原理：1. 数据集准备：手写数字识别通常需要大量的标注数据集，其中包含手写数字图像及其对应的真实标签。
这些数据集用于训练和评估模型。
常用的手写数字数据集包括MNIST、EMNIST等。
2. 图像预处理：输入的手写数字图像通常需要进行预处理。
预处理步骤可以包括图像缩放、灰度化、去噪、二值化等操作，以便提取关键特征并减少噪声对识别结果的影响。
3. 特征提取：特征提取是手写数字识别的关键步骤。
通过提取图像中的特征，可以将手写数字转化为计算机可理解的表示形式。
常用的特征提取方法包括边缘检测、角点检测、轮廓提取等。
4. 模型构建：在特征提取之后，需要构建一个机器学习或深度学习模型来学习手写数字的特征模式并进行分类。
常用的模型包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、卷积神经网络（CNN）等。
这些模型通过训练使用输入图像和对应标签的数据集，学习特征和类别之间的关系。
5. 模型训练：利用准备好的训练数据集，对模型进行训练。
训练的过程中，模型根据输入图像的特征和对应的真实标签，调整模型参数以最小化预测结果与真实标签之间的误差。
6. 模型评估和优化：通过使用验证数据集对训练好的模型进行评估，可以计算模型的准确率、精确率、召回率等指标，以评估模型的性能。
如果模型表现不佳，可以进行模型参数调整、增加训练数据量或尝试其他算法来优化模型。
7. 预测和识别：经过训练和优化的模型可以用于预测和识别新的手写数字图像。
输入待识别的手写数字图像，模型将根据学习到的特征和类别之间的关系，输出预测结果，即手写数字的具体数值。
手写数字识别的原理是基于对手写数字图像的特征提取和模式学习，通过训练和优化的模型进行分类和预测。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络成为手写数字识别的主流方法，取得了很好的识别效果。
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近年来人工智能领域中的一个重要研究方向，其在数字化时代有着广泛的应用。
本文将从研究现状、主要方法和存在问题等方面进行探讨。
一、研究现状手写数字体自动识别技术起源于20世纪60年代，经过多年的研究发展，已经取得了很大的进展。
当前的研究主要集中在以下几个方面：1. 数据集构建和拥有大规模的手写数字数据集是研究的基础。
MNIST数据集是最早也是最经典的手写数字数据集，包含了60000个训练样本和10000个测试样本。
还有SVHN数据集、EMNIST数据集等，这些数据集的出现为手写数字体自动识别的研究提供了宝贵的资源。
2. 主要方法目前，手写数字体自动识别的主要方法有基于传统机器学习的方法和基于深度学习的方法两类。
基于传统机器学习的方法主要包括特征提取和分类器两个步骤。
常用的特征提取方法有HOG（Histogram of Oriented Gradients）、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等，分类器有SVM（Support Vector Machine）、KNN（K-Nearest Neighbor）等。
这类方法的优点是简单易懂，计算量较小，但识别准确率相对较低。
基于深度学习的方法则是近年来的研究热点，主要采用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
CNN具有深层次的网络结构，能够自动学习特征，并且具有良好的鲁棒性和识别准确率。
目前，LeNet、AlexNet、VGG-Net、GoogLeNet等经典的CNN模型在手写数字体自动识别中得到广泛应用。
3. 应用场景手写数字体自动识别技术在很多领域都有广泛的应用，如邮政编码识别、手写数字识别考试答题卡、银行支票自动处理等。
这些应用不仅提高了工作效率，也改善了人们的生活质量。
二、存在问题虽然手写数字体自动识别技术已经取得了很大的进展，但还存在一些问题有待解决：1. 数据集的多样性问题。
手写数学表达式识别方法研究
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
手写数字识别的原理及应用
手写数字识别的原理及应用手写数字识别是指通过计算机技术对手写数字进行自动识别的过程。
它的原理主要是通过将数字图像转换为数字信号，并通过模式匹配和分析算法，对手写数字进行自动分析和识别。
它是一种既有理论研究又有具体应用的计算机视觉技术。
手写数字识别的应用广泛，它可以帮助人们快速识别手写数字，有效地提高工作效率，尤其在财务、商业、科学研究等领域具有极高的实用价值。
下面将具体介绍手写数字识别的原理和应用。
手写数字识别的原理主要是通过数字图像到数字信号的转换，然后通过模式匹配和分析算法，对手写数字进行分类和识别。
其核心技术是数字图像处理和模式识别两个方面。
数字图像处理是指将手写数字图像转换成数字信号，并提取数字特征以便后续的处理和分析。
它包括预处理、特征提取、图像压缩等基本操作。
模式识别是指在数字信号上实现对手写数字的分类和识别。
它包括分类器的选择、特征空间的构建、分类规则的设计等基本操作。
当前，手写数字识别主要通过人工神经网络、K近邻算法、支持向量机等方法实现。
手写数字识别的应用主要是在银行、金融、财务、科学研究等领域。
在银行领域，手写数字识别可以帮助银行自动识别支票上的手写数字，避免错误识别导致的损失。
在金融领域，它可以帮助金融机构进行实时交易，提高交易效率，缩短交易时间。
在财务领域，手写数字识别可以帮助财务人员更快地进行账目记账、核账和审核。
在科学研究领域，手写数字识别可以帮助科学家更快地处理手写数字数据，提高研究效率。
总之，手写数字识别是一种极具实用价值的计算机视觉技术。
通过数字图像处理和模式识别等技术手段，可以将手写数字图像自动转换为数字信号，并对其进行自动分类与识别，帮助人们在各行各业中提高工作效率和准确性，进而推动人类社会的不断进步。
(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。
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。
基于机器学习的手写数字识别技术研究
基于机器学习的手写数字识别技术研究一、引言随着信息技术的迅猛发展，机器学习在人工智能领域中的应用日益广泛。
其中，手写数字识别技术是机器学习中的一个重要应用之一。
手写数字识别技术的研究对于图像处理、人工智能以及计算机视觉等领域都具有重要的意义。
本文将介绍基于机器学习的手写数字识别技术相关的理论和实践。
二、机器学习机器学习是人工智能的一个分支，又称机器智能学习。
机器学习是指建立在计算机算法技术和人工智能的基础上，通过自主学习和探索，从数据中寻找规律，并对数据进行分类和预测的一种技术。
机器学习是通过大量数据的训练和学习，不断提高算法的准确率和处理速度。
三、手写数字识别技术基础手写数字识别技术是指将手写数字图像转换为数字的一种计算机技术。
手写数字识别技术主要包括数字图像预处理、特征提取、分类器建模和模型训练等环节。
1、数字图像预处理数字图像预处理是手写数字识别技术的第一步。
数字图像预处理是指将手写数字图像进行预处理，去除干扰并增强图像的信息特征。
2、特征提取特征提取是手写数字识别技术的核心环节。
通过特征提取，可以将手写数字图像中的重要信息提取出来，并将其转化为数字。
3、分类器建模分类器建模是手写数字识别技术的一项重要工作。
分类器建模是指根据已有的手写数字样本训练模型，并建立分类器模型。
4、模型训练模型训练是手写数字识别技术的最后一步。
模型训练是指根据事先收集好的大量手写数字样本，通过训练集进行模型的学习和训练，提高模型的准确率和泛化能力。
四、常见的手写数字识别方法在手写数字识别技术中，常用的方法有神经网络、K-近邻算法、支持向量机和决策树等方法。
1、神经网络神经网络是机器学习中的一种算法模型，主要模仿人类神经细胞之间的连接和交互，通过建立输入层、隐藏层和输出层等层级结构，实现对手写数字图像的识别和分析。
2、K-近邻算法K-近邻算法是基于最近邻的一种算法，主要应用于分类问题。
在手写数字识别领域中，K-近邻算法可以通过计算离输入数据最近的K个样本的类别，以达到对手写数字图像的分类和识别。
手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究.docx
北京邮电大学硕士学位论文手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究姓名：董慧中请学位级别：硕士专业：信号与信息处理指导教师：盛立东20070308手写体数字识别中的特征提取和特征选择研究手写数字识别是文字识别中的一个重要的研究课题，数字的类别只有十种，笔划又简单，其识别问题似乎不是很困难。
但事实上，一些测试结果表明，数字的正确识別率并不如印刷体汉字识别正确率高，甚至也不如联机手写体汉字识别率高，而只仅仅优于脱机手写体汉字识别。
手写数字识别的难度在于其变体极多，而且对数字识别单字识别正确率的要求要比文？要苛刻得多。
目前对各类字体的数字识别特别是脱机手写数字识别仍然处在发展阶段，识别效果仍然不够理想。
因此，研究简单高效的手写数字识别依然是一个重要的研究方向。
本文主要对手写体数字识别的关键问题——特征提取和特征选择进行了探讨和实验。
本文的工作主要有以下几个方面：1 •在研究了多种手写数字特征的基础上，本文提取了轮廓特征. 笔划密度特征、粗网格特征.重心及重心矩特征.首个黑点位置特征.投影特征及傅立叶变换特征等七种手写数字的结构和统计特征。
2•从多种特征选择方法中，采用了类内类间比、K・W检验及爛函数这三种特征选择方法对特征进行了选择。
3•通过大量实验，对手写体数字的特征降维问题进行了分析研究。
4 •建立了一个基于BP神经网络的手写体数字识别系统，将原始特征和选择后的特征经过该BP神经网络检验，取得了较好的系统性能, 从而证明上面提出的方法是可行的。
关键词手写数字识别BP算法神经网络特征提取特征选择ABSTRACTHandwriting digits recognition is an important res character recognition. The difficulties of handwriting digitsrecognition are due to its various anamorphosis. At present, the digits recognitions of different letterforms, especially the offline handwriting digits recognition,are still under development, and the recognition effect is not id Therefore, it is still a very important research direction to study simple and high-efficient handwriting digits recognition ・The thesis probes into the key issue of handwriting digits recognition 一feature extraction and feature selection. The main work of the thesis includes the following aspects:1. Based on the researches on the features of several handwriting digits, the thesis extracts the structures and statistic features of seven kinds of handwriting digits, i.e. outline feature, stroke density feature, wide grid feature, barycenter and barycenter distance feature, the first black point position feature, project feature, and Fourier switch feature ・2. From different feature selection methods, this thesis adopts three methods —inner and outer analogy, K-W checking and entropy function 一 to select the features.3・ This thesis analyzes the feature dimension decrease issue of the handwriting digits through a lot of experiments ・4. This thesis establishes a handwriting digit recognition system based on BP neural network ・ The original features and selected features both have good systematic performance after checked through BP neural network, which proves the above mentioned method feasible ・KEY WORDS: Handwriting Digits RecognitionBP Algorithms Neural Networktrch subject in 1.Feature Extraction Feature Selection.独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。
一种基于深度学习的手写汉字书法识别方法
• 33•一种基于深度学习的手写汉字书法识别方法广东工业大学 陈 锐书法是中国的传统艺术，书法扎根于中国传统文化土壤，传统文化是书法赖以生存和发展的背景。
手写字体识别是指在手写设备上的文字转化为文字的过程，一直是人工智能领域的一个热点研究方向，书法也是一种特殊的汉字手写字体。
本文提出一种基于深度学习的手写汉字书法识别方法，通过实验得到较高准确率，并给出进一步改进的思路。
1.概述文字识别是计算机视觉中的一个重要研究方向。
由于大数据时代下数据量巨大，传统的识别方法已经不能满足足够的精度要求。
深度学习近年来在计算机视觉领域，如物体分类，目标检测，语义分割，视觉追踪等取得了许多突破性的进展。
目前在计算机视觉识别古文字领域，我们使用基于深度学习的方法进行手写汉字书法的识别，极大地提高了识别精度。
2.卷积神经网络深度学习中的深度卷积神经网络自2012年起，已经广泛运用于大规模的图像识别任务，主要因为：（1）大数据时代能够获取到更多带有标签的训练集；（2）高性能计算机系统的出现，如GPU等。
卷积神经网络主要由以下部分组成：（1）卷积层：每个卷积特征图都是由前一层网络的输出结果与卷积核（参数在网络中学习）进行卷积计算得到；（2）非线性激活层：多用修正线性单元函数，即ReLU,提高网络的非线性建模能力，使深度神经网络具备了分层的非线性映射学习能力；（3）最大池化层：对非线性激活函数运算结果进行最大值选取。
图1为感受野示意图，卷积神经网络通过稀疏连接和参数共享，在提高模型学习能力的同时，有效地避免了过拟合现象的发生。
图1 感受野示意图3.手写书法数据集我们的手写书法数据集来自中国书法网，该数据集提供100个汉字书法单字，包括碑帖，手写书法，古汉字等，每个汉字400张图片，共计40000张图片。
图片全部为单通道灰度jpg，宽高不定。
图2为该手写书法数据集的部分样本（且、世、东）。
我们先随机打乱数据集，并将数据集按照4：1的比例分割为训练集和验证集。
利用Radon变换实现手写数字识别的新方法
Ｋｅ ｒ ｓ ｈ ｎ ｗ ｉ ｅ ｕ ｒ ｌ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｆａ ｕ ｅ ｅ ｔ ｃ ｉｎ； ｄ ｎ ｔ ｎ ｆ ｒ ； ｅ ｒ ｌ ｎ ｔ ｏ ｋ ｙ ｗｏ ｄ ： ａ ｄ ｒ ｔｎ ｎ ｍｅ ａｓ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ； ｔｒ ｘｒ ｔ ｔ ｉ ｅ ａ ｏ Ｒａ ｏ ｒ ｓｏ ｍ ｎ ｕ ａ ｅ ｗ ｒ ａ
ｔ ｅ Ｂ ｅｗｏ ｋ ｃａ ｓｆ ｒ ｉ ｅ ｌｙ ｄ ｔ ｌｓ ｉ ｔ ｐ ｒｍｅ ｔ ｓ ｏ ｅ ｃ ｕ ａ ｉｇ ｒ ｓ ｌ ． ｈ Ｐ ｎ ｔ ｒ ｌｓ ｉ ｅ ｓ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｃａ ｓｆ ｉ． ｅ ｉ ｙ Ｅｘ ｉ ｎ ｓ ｈ ｗ ｎ ｏ ｒ ｇｎ ｅ ｕ ｔ ｓ
２ ０ ．４ ３ ）１ — ５ ０ ８４ （０ ：３ １．
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手写数字识别技术
手写数字识别技术在数字化时代，我们几乎每天都与数字打交道，但是数字本身却是无感的。
如果能够将手写数字识别成为数字，就能够更方便地处理和应用数字，这就需要手写数字识别技术。
本文将从手写数字识别技术的背景、应用场景以及技术原理三个方面进行介绍。
一、手写数字识别技术的背景随着智能科技的不断发展，数字化时代已经来临。
我们生活中的许多方面都已经数字化，如在线购物、移动支付、社交媒体等。
数字化让我们的日常生活更加便捷。
数字和文字都是最基本的载体，数字被广泛应用在了各个领域中。
但是，人们要经常进行手写数字的识别，这有时候会让人感到麻烦。
为了避免这一点，我们需要依赖一种手写数字识别技术，来将手写数字转化为数字。
二、手写数字识别技术的应用场景手写数字识别技术的应用场景非常广泛，例如：手写草稿、填写表单、快递单号、签名等。
在医疗领域，医生在诊断中也需要写数字或标志，而这些数字往往都会影响到治疗结果，如果能将数字快速转成电子文本进行计算，那对医生和患者双方都会非常有利。
此外，手写数字识别技术还被广泛用于金融、商业、教育等领域。
例如，在金融领域，银行工作人员需要在客户身份证和银行卡上进行手写数字的校验和识别。
当然，还有一个相对比较特别的应用场景是，手写数字识别技术可以用来识别各种艺术字或字体，从而在图像识别上实现更高的精度。
三、手写数字识别技术的技术原理手写数字识别技术大致分为两种方法，一种是离线手写数字识别，另一种是在线手写数字识别。
离线手写数字识别通常是将手写数字的图片先存储下来，然后再将其进行特征提取和分类识别。
其中，特征提取往往会通过图像处理和数学方法来实现。
比如，可以通过数字的轮廓、笔画粗细、曲线等图像特征，将手写数字的图像信息进行统计和分析，从而达到数字的识别准确率。
另一种在线手写数字识别则是将手写数字的图像进行实时预处理，之后通过动态特征识别技术来实现。
在线手写数字识别通常会采用动态矢量跟踪技术，使得手写数字的笔画轨迹被记录下来。
基于最佳鉴别变换的HMM手写数字字符识别
基于最佳鉴别变换的HMM手写数字字符识别芮挺;沈春林;丁健;Qi TIAN【期刊名称】《中国图象图形学报》【年(卷),期】2004(009)008【摘要】基于隐马尔可夫模型(HMM)的手写字符识别方法是近年来的一个研究热点,针对HMM编码稳定性和建模过程复杂的问题,提出了一种新方法,即采用统计不相关最佳鉴别变换对模式进行特征抽取和降维,获得最佳鉴别特征向量,并在此基础上对各最佳鉴别方向的投影结果进行编码,作为HMM的观测值序列,由于统计不相关最佳鉴别变换保证了变换特征向量集类内散布最小,类间散布最大的条件,使HMM编码的稳定性和模式的可分性得到明显改善,通过对美国国家邮政局USPS 手写字库的识别实验证实了该算法的准确性和鲁棒性.【总页数】6页(P1008-1013)【作者】芮挺;沈春林;丁健;Qi TIAN【作者单位】南京航空航天大学自动化学院,南京,210016;解放军理工大学工程兵工程学院,南京,210007;南京航空航天大学自动化学院,南京,210016;解放军理工大学工程兵工程学院,南京,210007;德克萨斯大学计算机科学系圣安东尼奥TX78249【正文语种】中文【中图分类】TP391.43【相关文献】1.基于启发式GA-SVM的手写数字字符识别的研究 [J], 石会芳;胡小兵;刘瑞杰;叶剑英2.基于主分量分析的手写数字字符识别 [J], 芮挺;沈春林;丁健;张金林3.统计不相关性的最佳鉴别变换的手写数字识别 [J], 张金林;杭宇;芮挺;戎晓力;蒋新胜4.基于Dirichlet分布的贝叶斯分类算法的手写数字字符识别 [J], 应晓槟;吴炜;滕奇志;杨晓敏;朱强军5.一种基于距离相似性度量和HMMs的字符识别方法 [J], 王先梅;王宏;颉斌因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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算法和机器学习方法对手写数字进行自动化识别的技术。
这项技术在很多领域有着广泛的应用，比如邮政编码识别、银行支票处理、手写数学公式识别等。
随着数字化时代的到来，手写数字体自动识别技术的研究也日趋重要。
目前，该领域的研究主要集中在以下几个方面：第一，特征提取方法的研究。
手写数字体的识别需要找到一套有效的特征来区分不同的数字。
目前，常用的特征提取方法有基于形态学变换的方法、基于边缘检测的方法、基于投影的方法等。
这些方法在不同的数据集上都取得了一定的效果，但仍然存在一定局限性。
第二，分类器的选择和优化。
在手写数字体自动识别中，分类器的选择对识别结果有着至关重要的影响。
目前，常用的分类器包括K近邻算法、支持向量机、神经网络等。
研究者们通过比较不同分类器的性能，选择最适合的分类器并对其进行优化，以提高识别准确率。
数据集的构建和标注。
手写数字体自动识别的研究往往需要大量的手写数字数据集来进行训练和测试。
研究者们通过整理已有的数据集或自行采集数据来构建数据集，并对数据进行标注，以便于后续的实验和研究。
第四，深度学习方法的应用。
近年来，深度学习技术在手写数字体自动识别中得到了广泛应用。
深度学习算法能够自动提取数据的高级特征，从而提高识别准确率。
目前，常用的深度学习方法有卷积神经网络、循环神经网络等。
第五，数据增强技术的研究。
为了提高模型的泛化能力，研究者们提出了数据增强技术，通过对原始数据进行旋转、平移、缩放、扭曲等变换，生成更多的训练样本。
数据增强技术可以有效地缓解数据不平衡带来的问题，并提高模型的稳定性和泛化能力。
手写数字体自动识别技术在不断地发展和完善中。
研究者们通过提出新的特征提取方法、优化分类器、构建标注数据集、应用深度学习算法和研究数据增强技术等手段，不断提高手写数字体自动识别的准确率和鲁棒性。
随着技术的不断进步，该领域的研究将会在更多的应用场景中发挥重要作用，为人们的生活和工作带来更多的便利。
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用。但由于数字的笔画比较简单且多变， 对同一数字， 不 同国家的手写规范有着很大的区别， 所以到目前为止， 脱 机手写数字的识别精确度还不能得到有力的保证。再加 上数字的上下文无关性， 使得脱机手写识别的要求比联机 汉字识别甚至是脱机汉字识别的要求更高。 对数字字符图像进行识别， 首先要对图像进行预处 理， 然后再对处理好的图像进行特征提取， 最后进行特征 分类。其中特征提取和分类是最重要的一个环节。目前 常用的特征提取算法有基于统计的特征提取算法和基于 结构的特征提取算法
字识别方法。该方法多次少量地提取经过双射变换后的图像外围结构特征， 对每一次提取的特征结合 BP 神经网络生成 相应的分类器， 对不同特征的分类结果进行融合得出手写数字的识别结果。实验结果表明， 该特征提取方法实现简单， 运 算量小， 大大提高了脱机手写数字的识别率和效率。 关键词： 双射变换； 结构特征； 手写数字识别； 反向传播神经网络 文献标志码： A 中图分类号： TP391.41 doi： 10.3778/j.issn.1002-8331.1206-0288
[1-3]
。基于统计的特征提取算法反映
了图像点阵的总体分布信息， 处理简单， 特征提取的效率 和精确度也比较高， 对图像细节和噪声不敏感， 但是对一 些精细结构不能有效提取。如何选取好统计区域也很难 确定。因此在实际应用中， 尽管其识别率比较稳定， 但是 如何进一步提高精度， 并没有一般的解决方案。结构特征
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用
2013， 49 （1）
227
基于双射变换的脱机手写数字识别方法
王 鑫， 章浩泽， 王朝晖， 刘纯平
WANG Xin, ZHANG Haoze, WANG Zhaohui, LIU Chunping
苏州大学 计算机科学与技术学院， 江苏 苏州 215006 College of Computer Science and Technology, Soochow University, Suzhou, Jiangsu 215006, China WANG Xin, ZHANG Haoze, WANG Zhaohui, et al. Off-line handwritten digital recognition using bijective mapping functions. Computer Engineering and Applications, 2013, 49 （1） ： 227-230. Abstract：Aiming at the low accuracy, stability and hit rate of classic feature extraction for handwritten digit recognition, a method of feature extraction and classification based on outline architectural feature is proposed. This method repeatedly extracts the outline features of a digit which is converted by some bijective mapping functions, combines the results together by using BP networks, and gets the result through statistical analysis. This feature extraction and classification meth is simple and less time consumed. The experimental results show that this method can improve the hit rate and efficiency of handwritten digit recognition. Key words： bijective mapping; architectural feature; handwritten digit recognition; Back Propagation （BP）Neural Network 摘 要： 针对传统特征提取和分类方法速度慢、 稳定性差、 识别率低等特点， 提出了一种基于外围结构特征提取的手写数
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ห้องสมุดไป่ตู้引言
脱机手写数字识别技术在现实生活中具有较多应
提取是对字符图像的凹凸、 交叉点、 断点、 弧度、 轮廓等结 构特征进行提取， 即提取图像中的点、 脊、 弧、 圈等标志性 特征量， 并对其进行数学分析， 进一步得出图像数字的所 属类别。结构特征提取能把握数字固有的笔画结构， 识别 命中率高， 但是其对数字结构的变动较为敏感， 由于噪声 和书写风格的敏感性， 对于不同的手写字形不能给出较满 意的分离效果。因此该算法的稳定性比较低， 受环境影响 比较大， 且通常运算复杂度都很高 [4]。 目前常用的识别方法有贝叶斯算法、 基于图论的算 法、 支持向量机、 人工神经网络、 多分类器组合等 [5-13]。由于 传统特征提取算法比较单一， 一旦对某个数字的某类特征 提取失败， 将会得到错误的分类结果。文献 [6]和文献 [9]采 用多种特征融合的方式来提高识别的精度； 文献 [13] 基于 DNN 神经网络， 提出了一个传统的线性判别分析特征提取 的泛化方法。传统的线性判别分析方法的优点在于通过 类别个数使得特征空间的本征维度是有界的， 同时使得最 优的判别函数是线性的。但其不足在于从任意分布的原
基金项目： 国家自然科学基金 （No.61170124， No.61272258） 。
作者简介： 王鑫 （1989—） ， 男， 研究方向为图像处理与分析； 章浩泽 （1991—） ， 男， 研究方向为图像处理与分析； 王朝晖， 女， 副教授， 研究 方向为图像处理和分析； 刘纯平 （1971 —） ， 通讯作者， 女， 博士， 副教授， 研究方向为图像处理、 模式识别、 计算机视觉。 E-mail： cpliu@ 收稿日期： 2012-06-18 修回日期： 2012-10-11 文章编号： 1002-8331 （2013） 01-0227-04