基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现
基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现共3篇
基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现共3篇基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现1随着科技的发展,人工智能已经成为人们生活中不可分割的一部分。
其中,深度学习是人工智能领域的一个热门话题。
而卷积神经网络作为深度学习的重要算法之一,其应用也愈加广泛。
本文将重点介绍基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)是一种前向反馈人工神经网络,是深度学习中常见的算法之一。
该网络主要用于图像识别、语音识别等领域。
卷积神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层构成。
其中,隐藏层包括多个卷积层、池化层和全连接层。
卷积层是卷积神经网络中的核心层,它利用一组可学习的滤波器对输入的图像进行卷积操作,从而获得图像中的特征。
这些特征在后面的池化层和全连接层中都会用到。
池化层则对卷积层中获得的特征图进行降维处理,从而减少计算量。
常见的池化操作有最大池化和平均池化两种。
全连接层则将池化层中的特征图作为输入,进行分类判断。
全连接层的输出通常会经过一个激活函数。
二、FPGA简介FPGA(Field-Programmable Gate Array)是一种可编程逻辑器件,其具有高度灵活性和可重构性。
FPGA可以通过编程实现不同的电路功能,因此在高速、低功耗、高可靠等方面有着很强的优势。
在深度学习中,利用FPGA进行计算的方式可以大大提高计算速度和效率。
三、基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统本文的识别系统采用了FPGA作为处理器,并使用卷积神经网络对手写数字进行识别,部分个人感想如下。
1. FPGA的搭建本次实验搭建使用的是Altera的CYCLONE II FPGA,需要先进行硬件电路的设计和代码实现。
硬件电路的设计可以使用VHDL或Verilog等HDL语言进行实现,代码实现则可以使用Quartus II或其他类似的软件进行集成。
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随着数字化时代的到来,智能化已经成为了趋势,人工智能的发展需要更精准有效的数据判别处理。
实现手写数字识别系统,可以广泛应用于智能交互、机器人、OCR等领域。
本文将描述手写数字识别系统的设计和实现过程。
一、系统设计手写数字识别系统输入手写数字图像,输出代表数字的数值。
总体设计思路如下:1.数据采集与存储用户输入手写数字图像后,通过归一化等方法去除噪点,存储为图片格式,可以使用20x20像素,黑白二值化的PNG格式存储。
2.特征提取与向量化将图片转化为向量,提取手写数字特征。
常用的特征提取方法是SIFT描述符提取和HOG特征提取,本文采用HOG特征提取方法。
基本步骤如下:a. 图像预处理:将彩色图片转化为灰度图片b. 局部块划分:将图片分为若干块c. 计算梯度直方图:对每一个块进行梯度直方图的计算d. 归一化:将梯度直方图归一化,得到HOG向量3.分类模型及算法采用深度学习神经网络模型进行分类,训练集采用MNIST公开数据集,由于输入的都是28*28的黑白图片,最后需要对数据进行调整,不符合识别输入数据的标准,将输入大小调整为20*20。
采用神经网络库tensorflow,设计softmax回归模型,定义交叉熵损失函数并使用梯度下降法或Adam优化算法最小化损失。
4.模型评估和调优使用测试集对模型进行评估,计算准确率、精度、召回率、F1值等,并采用正则化、dropout等技术对模型进行优化和调整。
5.系统集成与优化将OCR识别模型和手写数字识别系统进行整合,并加入人机交互的界面设计,实现常规数字识别等操作。
二、系统实现整套系统使用python语言实现,通过tensorflow实现深度神经网络模型的训练和预测。
主要步骤如下:1.数据采集与存储:从kaggle网站上下载手写数字数据集,并使用python pandas库对数据集进行处理和存储,确保数据安全、方便、快速可靠的存储和使用。
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手写数字识别是人工智能领域中一个重要的研究方向。
它是指通过计算机对手写数字的图像进行识别和分类,从而实现对手写数字的自动识别。
BP神经网络是一种常用的模式识别方法,可以应用于手写数字识别任务中。
BP神经网络,全称为反向传播神经网络,是一种多层前馈神经网络。
其核心思想是通过训练来调整网络中连接权重的值,从而实现对输入模式的分类和识别。
BP神经网络由输入层、隐藏层和输出层组成,其中每个神经元与其他层的神经元相连。
手写数字识别任务的基本步骤如下:1. 数据预处理:需要对手写数字图像进行预处理,包括图像的灰度化、二值化、降噪等操作。
这样可以使得输入的图像数据更加规范化,便于网络的学习和训练。
2. 网络的构建:根据手写数字识别的需求,设计一个合适的BP神经网络结构。
一般来说,输入层的神经元数量与图像的像素数量相等,隐藏层的神经元数量可以根据实际情况进行设置,输出层的神经元数量一般为10,对应于0-9这10个数字的分类。
3. 训练网络:通过反向传播算法对网络进行训练。
随机初始化网络中的连接权重,并将输入的样本数据通过网络前向传播,得到网络的输出结果。
然后,计算输出结果与样本标签之间的误差,并根据误差调整网络中的连接权重。
通过多次迭代训练,直到网络的输出结果与样本标签的误差达到预定的阈值或者收敛。
4. 测试与评估:使用测试集对训练好的网络进行测试,并评估网络的性能。
可以计算识别准确率、召回率、精确率等指标,来评估网络的性能。
手写数字识别任务是一个典型的图像分类问题,其难点主要在于图像的非结构化和特征的高度变异性。
BP神经网络通过多次迭代训练,不断调整网络中的连接权重,可以逐渐提高网络的分类性能和准确度。
BP神经网络也存在一些问题,如容易陷入局部极小值、训练时间较长等。
为了提高手写数字识别任务的性能,可以采用一些改进的方法,如卷积神经网络(CNN)。
卷积神经网络通过引入卷积层和池化层,可以自动提取图像的局部特征,从而提高网络的特征表示能力和分类准确率。
基于卷积神经网络的手写体数字识别
基于卷积神经网络的手写体数字识别(1)问题的提出图14.1 手写识别输入方法手写识别能够使用户按照最自然、最方便的输入方式进行文字输入,易学易用,可取代键盘或者鼠标(图14.1)。
用于手写输入的设备有许多种,比如电磁感应手写板、压感式手写板、触摸屏、触控板、超声波笔等。
把要输入的汉字写在一块名为书写板的设备上(实际上是一种数字化仪,现在有的与屏幕结合起来,可以显示笔迹)。
这种设备将笔尖走过的轨迹按时间采样后发送到计算机中,由计算机软件自动完成识别,并用机器内部的方式保存、显示。
(2)任务与目标①了解卷积神经网络(CNN)的基本原理、LeNet-5相关算法和应用框架;②掌握运用人工智能开源硬件及Caffe库设计智能应用系统的方法,掌握Python语言的编程方法;③应用人工智能开源硬件和相关算法设计一个基于CNN的手写体数字识别系统,实现对手写体数字0~9的识别;④针对生活应用场景,进一步开展创意设计,设计具有实用价值的手写体数字识别应用系统。
(3)知识准备1)卷积和子采样去卷积一个输入的图像(第一阶段是卷积过程就是用一个可训练的滤波器fx,得到卷积层输入的图像,后面的阶段就是卷积特征map),然后加一个偏置bx。
Cx子采样过程是指,邻域4个像素求和变为一个像素,然后通过标量W加权,再增加偏置b,然后通过一个Sigmoid激活函数,产生一个缩小1/4的特征映射。
图Sx+1如图14.2所示为卷积和子采样过程。
图14.2 卷积和子采样2)使用传统机器学习与深度学习方法的比较使用机器学习算法进行分类包含训练和预测两个阶段(图14.3):训练阶段,使用包含图像及其相应标签的数据集来训练机器学习算法;预测阶段,利用训练好的模型进行预测。
图像分类是经典的人工智能方法,采用机器学习的方法,需要先进行模型参数训练,训练阶段包括两个主要步骤:①特征提取。
在这一阶段,利用领域知识来提取机器学习算法将使用的新特征。
HoG和SIFT是图像分类中常使用的参数。
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手写数字识别是一项重要的模式识别任务,它可以应用于自动识别银行支票上的金额、自动识别信封上的邮政编码等。
目前,基于BP神经网络的手写数字识别已经得到了广泛的研究和应用。
本文将介绍BP神经网络的原理和手写数字识别的实现过程,并通过实验验证其性能。
一、BP神经网络概述1.1 BP神经网络原理BP神经网络是一种常见的人工神经网络,它由输入层、隐层和输出层组成。
在BP神经网络中,输入层接收输入信号,隐层和输出层分别进行信息处理和输出。
神经元之间的连接权值是网络学习的关键参数,它决定了神经网络的性能。
BP神经网络通过反向传播算法来调整连接权值,使得网络输出与期望输出尽可能接近。
BP神经网络的训练过程包括前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播阶段,输入数据经过各层神经元的激活函数计算,得到网络的输出。
在反向传播阶段,根据网络输出与期望输出的误差,通过梯度下降算法来更新连接权值,使得误差最小化。
通过多次迭代训练,可以使神经网络不断优化,提高识别精度。
二、手写数字识别的实现2.1 数据集准备手写数字识别的数据集通常是由大量的手写数字图片组成,每张图片都对应一个标签,表示该图片代表的数字。
在本文实验中,我们将采用MNIST数据集作为手写数字识别的训练和测试数据集。
2.2 神经网络架构设计针对手写数字识别任务,我们设计了一个简单的BP神经网络架构。
该神经网络包括一个输入层、一个隐层和一个输出层。
输入层的节点数为图片像素的维度,输出层的节点数为10,代表数字0-9。
隐层的节点数为自定义的参数,通过实验来确定最佳的隐层节点数。
通过使用MNIST数据集进行训练,我们将输入图片进行预处理,将像素值进行归一化处理,然后作为神经网络的输入。
通过前向传播和反向传播算法,不断更新神经网络的连接权值,使得网络输出与期望输出尽可能接近。
在训练过程中,我们采用交叉熵损失函数作为误差函数,采用随机梯度下降算法来更新连接权值。
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。
基于MLP神经网络的手写数字识别
基于MLP神经网络的手写数字识别随着人工智能的兴起,机器学习已经成为了人们日常工作中不可或缺的一部分,其中基于神经网络的算法模型最常被使用。
在许多应用场景中,手写字体识别被广泛运用,如验票、银行卡读取等。
本文将详细讨论基于MLP神经网络的手写数字识别的工作原理、实现方法以及实验结果。
1. 工作原理手写数字识别的原理主要基于神经网络的模型,具体来说,是多层感知器(MLP)神经网络。
多层感知器是一种前馈多层神经网络的模型,它的每个节点只连接前一层的节点和后一层的节点。
多层感知器训练中采用反向传播算法,也叫误差反向传播算法,是利用梯度下降法对网络进行训练的常用方法。
MLP神经网络的输入层输入手写数字的像素值,中间隐藏层对输入值进行处理,最后输出层将处理后的结果分类为0-9十个数字。
为了使得模型更为准确,可以采用交叉验证的方法来对模型进行评估和优化,梯度下降法可以在训练中找到最优的权值和偏置,确保模型识别率尽可能高。
2. 实现方法(1)数据准备:首先需要准备手写数字的图像数据集,可以通过在网上下载典型的手写数字数据集,目前比较流行的有MNIST数据集、SVHN数据集等。
如果想要提高识别精度,可以自己编写程序进行手写数字的录入,通过对训练数据进行处理和augmentation也可以使得模型更为准确。
(2)数据预处理:在进行训练之前,需要对数据进行预处理。
将彩色图像转换成灰度图像,可以采用灰度化的公式将彩色图像转换为灰度图像,减少特征维度;将图像像素值归一化到[0, 1],简化计算过程并保证处理效率。
(3)构建模型:通过kera、TensorFlow等框架编写MLP神经网络模型,如果想要模型更准确,可以在中间隐藏层添加dropout层、正则化、增加层数等方式。
同时要避免过拟合问题,在训练过程中加入early stopping等机制,避免过多的训练数据。
(4)模型训练:采用交叉验证方式对模型进行训练,将数据集分为训练集和测试集,建议将数据集按照7:3的比例进行随机划分,训练过程中实时监测损失函数值和准确率的变化情况,及时调整模型参数。
基于深度学习的手写体数字识别研究与实现
基于深度学习的手写体数字识别研究与实现自动手写体数字识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向。
在实际应用中,自动手写体数字识别技术可以广泛应用于银行、保险、学术研究和人机交互等领域。
目前,深度学习算法在手写体数字识别方面已经取得了很大的进展,本文将介绍基于深度学习的手写体数字识别研究与实现。
一、手写体数字识别的基础知识手写体数字识别是将手写的数字字符图像转化为数字字符的过程。
传统的手写体数字识别技术主要包括特征提取、分类器设计和分类模型的训练三个阶段。
其中,特征提取是指从原始的手写数字图像中提取一些用于判别数字的特征,这些特征可以是像素点、直线、曲线、几何形状等。
分类器设计是指根据提取的特征,选择一个合适的分类器来进行数字分类。
而分类模型的训练则是通过大量手写数字数据对分类器进行训练,从而提高分类器的分类能力。
二、基于深度学习的手写体数字识别方法近年来,深度学习算法在计算机视觉领域取得了很大的进展,尤其是在手写体数字识别方面。
基于深度学习的手写体数字识别主要涉及两种架构:卷积神经网络和循环神经网络。
卷积神经网络是一种前馈神经网络,主要用于处理具有网格状结构的数据,如图像、语音波形等。
卷积神经网络的设计灵感来源于生物视觉神经系统对视觉信号的处理方式。
在手写体数字识别方面,卷积神经网络可以有效地利用局部空间和时间相关性信息,从而提高数字分类的准确率。
循环神经网络是一种可以处理时序数据的神经网络,主要用于处理序列数据,如语音信号、文本数据等。
循环神经网络的设计灵感来源于生物神经系统对序列数据的处理方式。
在手写体数字识别方面,循环神经网络可以解决手写数字中的笔画连接问题,从而提高数字的识别率。
三、基于深度学习的手写体数字识别的实现基于深度学习的手写体数字识别需要大量的手写数字数据进行训练,训练数据的规模对模型的准确率影响很大。
一般来说,越多的训练数据可以获得越好的模型效果。
训练数据的获取可以通过自己的手写数字数据集、公开数据集和网络爬虫等方式来实现。
基于BP神经网络的手写数字识别实验报告
基于BP神经网络的手写数字识别实验报告基于BP神经网络的手写体数字图像识别PT1700105 宁崇宇PT1700106 陈玉磊PT1700104 安传旭摘要在信息化飞速发展的时代,光学字符识别是一个重要的信息录入与信息转化的手段,其中手写体数字的识别有着广泛地应用,如:邮政编码、统计报表、银行票据等等,因其广泛地应用范围,能带来巨大的经济与社会效益。
本文结合深度学习理论,利用BP神经网络对手写体数字数据集MNIST进行分析,作为机器学习课程的一次实践,熟悉了目前广泛使用的Matlab工具,深入理解了神经网络的训练过程,作为非计算机专业的学生,结合该课题掌握了用神经网络处理实际问题的方法,为今后将深度学习与自身领域相结合打下了基础。
1 引言从计算机发明之初,人们就希望它能够帮助甚至代替人类完成重复性劳作。
利用巨大的存储空间和超高的运算速度,计算机已经可以非常轻易地完成一些对于人类非常困难的工作,然而,一些人类通过直觉可以很快解决的问题,却很难通过计算机解决,这些问题包括自然语言处理、图像识别、语音识别等等,它们就是人工智能需要解决的问题。
计算机要想人类一样完成更多的智能工作,就需要掌握关于这个世界的海量知识,很多早期的人工智能系统只能成功应用于相对特定的环境,在这些特定环境下,计算机需要了解的知识很容易被严格完整地定义。
为了使计算机更多地掌握开放环境下的知识,研究人员进行了很多的尝试。
其中影响力很大的一个领域就是知识图库(Ontology),WordNet是在开放环境中建立的一个较大且有影响力的知识图库,也有不少研究人员尝试将Wikipedia中的知识整理成知识图库,但是建立知识图库一方面需要花费大量的人力和物力,另一方面知识图库方式明确定义的知识有限,不是所有的知识都可以明确地定义成计算机可以理解的固定格式。
很大一部分无法明确定义的知识,就是人类的经验,如何让计算机跟人类一样从历史的经验中获取新的知识,这就是机器学习需要解决的问题。
(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。
基于卷积神经网络的手写数字识别研究
基于卷积神经网络的手写数字识别研究随着人工智能技术的发展,卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)成为了图像识别领域的一种重要算法。
卷积神经网络已经在各种领域得到了广泛的应用,包括图像分类、目标检测、行人识别等。
本文将介绍基于卷积神经网络的手写数字识别研究。
一、手写数字识别概述手写数字识别是数字图像处理的一种应用。
一些重要的应用,如邮政编码、银行支票识别、身份证号码识别、病历号码识别等,都需要对手写数字进行识别。
手写数字识别是一个二分类问题(数字或非数字),同时也是一个多分类问题(0-9数字识别)。
手写数字识别也是深度学习领域中的一个重要问题。
二、卷积神经网络卷积神经网络是一种生物灵感的人工神经网络,由卷积层和全连接层组成。
卷积层用于提取图像特征,全连接层用于分类。
卷积层将输入的图像通过卷积运算,生成对特征进行高维特征表示。
卷积层通常由多个卷积核组成,每个卷积核可以提取出图像的不同特征。
这些特征呈现出不同的形状,可以代表不同的物体,在全连接层中进行分类。
三、手写数字识别网络设计本文所提出的手写数字识别网络设计如下图所示:该手写数字识别网络由3个卷积层、3个池化层和2个全连接层组成。
输入特征为手写数字的图像,在卷积和池化层较深的部分,对图像进行更细粒度的分析和特征提取,在最后两个全连接层进行分类。
每个卷积层都使用了Rectified Linear Units(ReLU),这是一种常用的非线性激活函数。
ReLu函数具有线性、非阻塞的特点,在深层卷积神经网络中表现良好。
四、数据集我们使用MNIST数据集进行训练和测试。
MNIST数据集包含6万张训练图像和1万张测试图像,图像大小为28x28像素。
图像中的数字为0-9,是手写的数字。
这个数据集是学术界和工业界用于测试算法的常见基准数据集之一。
五、实验结果我们使用了NVIDIA Tesla V100 GPU进行训练和测试,训练集和验证集的划分比例为6:1。
基于卷积神经网络的手写体数字识别技术研究
基于卷积神经网络的手写体数字识别技术研究第一章前言手写体数字识别一直是图像识别领域的一个重要研究方向,其应用范围广泛,例如自助银行、信用卡支付、自动化制造等领域都需要手写体数字识别技术的支持。
卷积神经网络是近年来图像处理领域的一个热门研究方向,其在手写体数字识别任务中的应用也取得了很好的效果。
本文将具体介绍基于卷积神经网络的手写体数字识别技术,并对其进行深入研究和探讨。
第二章手写体数字识别技术概述手写体数字识别技术是指将手写数字转化为数字形式的技术。
根据手写数字识别技术的处理流程,可以将其分为预处理、特征提取和特征分类三个步骤。
2.1 预处理在进行手写数字识别前,需要对图像进行一系列的预处理操作,包括二值化、去噪和归一化等。
其中,二值化是指将图像转换成二值图像,去噪是指去除图像中的噪声,归一化是指将图像的大小和比例进行统一处理,以使得后续的处理更容易。
2.2 特征提取特征提取是将图像中的重要信息提取出来的过程。
对于手写数字识别任务,常用的特征提取方法有灰度共生矩阵、小波变换、多分辨率分析和卷积神经网络等。
其中,卷积神经网络因其在图像处理领域的卓越表现而备受关注。
2.3 特征分类特征分类是将提取出来的特征进行分类的过程。
一般来说,会采用分类器对提取出来的特征进行分类,常见的分类器有支持向量机、随机森林和神经网络等。
第三章卷积神经网络卷积神经网络是一种前馈神经网络,其结构主要由卷积层、池化层和全连接层三部分组成。
其中,卷积层和池化层用于提取特征,全连接层用于分类。
3.1 卷积层卷积层是卷积神经网络的核心部分。
在卷积层中,对于每一个输入特征图,网络将通过多个卷积核来提取其特征。
具体地,卷积核在输入特征图上滑动,将卷积核对应区域的像素值与卷积核的权重进行相乘,并将相乘的结果累加,最后得到卷积层的输出。
3.2 池化层池化层用于对卷积层提取的特征进行降维处理,以减小特征图的维度和计算量。
常见的池化操作有最大池化和平均池化两种,其中最大池化是指取卷积核对应区域中的最大值作为输出,平均池化是指取卷积核对应区域的平均值作为输出。
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。
基于卷积神经网络的手写数字识别系统
基于卷积神经网络的手写数字识别系统随着人工智能和深度学习的发展,计算机视觉技术在许多领域中得到了广泛应用。
其中,手写数字识别系统是一个典型的应用场景,它可以识别用户手写的数字,为各种数字输入场景提供了便利。
在这篇文章中,我们将介绍基于卷积神经网络的手写数字识别系统,并讨论其原理、方法和应用。
一、手写数字识别系统的背景和挑战手写数字识别系统是一个基于计算机视觉技术的应用场景,它可以将用户手写的数字转换为计算机可识别的数字。
手写数字识别系统可以应用于各种数字输入场景,比如数字支付、手写笔记、手写地址录入等。
然而,手写数字识别系统需要克服多种挑战,其中最主要的问题是手写数字的多样性和不规则性。
手写数字的多样性是指用户手写出来的数字可能存在多种形态和样式。
这些样式可能受到用户写作习惯、书写工具、写作速度等多种因素的影响,因此手写数字的形态和样式可能存在较大的差异。
而手写数字的不规则性则是指手写数字的形态可能出现不规则的线条和边缘,这使得手写数字的识别更加困难。
为了克服这些挑战,计算机视觉技术需要结合多种算法和技术,其中基于卷积神经网络的手写数字识别系统就是一种重要的技术手段。
二、基于卷积神经网络的手写数字识别系统原理手写数字识别系统的核心原理是利用计算机视觉技术将用户手写的数字转换为计算机可识别的数字。
在基于卷积神经网络的手写数字识别系统中,这一过程主要包括三个步骤:预处理、特征提取和分类识别。
预处理是将用户手写的数字图像转换为计算机可以处理的数字图像,过程包括图像的灰度化、二值化等处理。
特征提取是将数字图像提取出来的特征转换为计算机可识别的特征,过程包括特征提取方法的选择和特征向量的构建。
分类识别是将特征向量与训练样本进行比对,识别出输入图像中的数字。
在以上过程中,卷积神经网络被广泛应用于特征提取和分类识别。
这是因为卷积神经网络具有自学习能力、对图片特征有显著的提取效果、对图像的位置和形态变化不敏感等特点。
基于 CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现代码大全
题目 基于CNN 的手写体数字识别系统的设计与实现(居中,宋体小三号,加粗)1.1 题目的主要研究内容(宋体四号加粗左对齐)(1)实验实验内容是通过CNN 模型实现对MNIST 数据集的手写数字识别,并通过GUI 界面进行演示,通过tensorflow 环境来构建模型并进行训练(2)系统流程图1.2 题目研究的工作基础或实验条件(1)硬件环境开始 获取数据集 构建CNN 模型 训练模型 搭建GUI 界面 测试结果结束Windows10系统(2)软件环境开发工具:python语言开发软件:pycharm开发环境:tensorflow1.3 数据集描述MNIST 是一个大型的、标准易用的、成熟的手写数字体数据集。
该数据集由不同人手写的0 至9 的数字构成,由60000 个训练样本集和10000 个测试样本集成,每个样本的尺寸为28x28x1,以二进制格式存储,如下图所示:1.4 特征提取过程描述CNN 是一种前馈型的神经网络,其在大型图像处理方面有出色的表现。
相比于其他神经网络结构,如多层感知机,卷积神经网络需要的参数相对较少(通过局部感受野和权值共享)。
CNN 的三个思想:局部感知野、权值共享、池化,能够大大简化权重参数的数量,网络的层数更深而参数规模减小,利于模型的训练。
CNN 主要包含三层:卷积层、池化层和全连接层,且在卷积层后应加入非线性函数作为激活函数,提高模型的非线性函数泛化能力,以下是单层CNN 的结构图:特征提取采用CNN模型中的卷积层,具体问为使用卷积核来进行特征提取。
1.5 分类过程描述分类过程采用全连接层和Softmax分类函数实现,通过softmax回归来输结果。
softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。
对于输入的x加权求和,再分别i加上一个偏置量,最后再输入到softmax函数中,如下图。
其计算公式为:1.6 主要程序代码(要求必须有注释)import sys, ossys.path.append(os.pardir) # 为了导入父目录的文件而进行的设定import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom dataset.mnist import load_mnistfrom simple_convnet import SimpleConvNetfrom common.trainer import Trainer# 读入数据(x_train, t_train), (x_test, t_test) = load_mnist(flatten=False)# 处理花费时间较长的情况下减少数据#x_train, t_train = x_train[:5000], t_train[:5000]#x_test, t_test = x_test[:1000], t_test[:1000]max_epochs = 20network = SimpleConvNet(input_dim=(1,28,28),conv_param = {'filter_num': 30, 'filter_size': 5, 'pad': 0, 'stride': 1},hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01)trainer = Trainer(network, x_train, t_train, x_test, t_test,epochs=max_epochs, mini_batch_size=100,optimizer='Adam', optimizer_param={'lr': 0.001},evaluate_sample_num_per_epoch=1000)trainer.train()# 保存参数network.save_params("params.pkl")print("Saved Network Parameters!")# 绘制图形markers = {'train': 'o', 'test': 's'}x = np.arange(max_epochs)plt.plot(x, trainer.train_acc_list, marker='o', label='train', markevery=2)plt.plot(x, trainer.test_acc_list, marker='s', label='test', markevery=2)plt.xlabel("epochs")plt.ylabel("accuracy")plt.ylim(0, 1.0)plt.legend(loc='lower right')plt.show()MODE_MNIST = 1 # MNIST随机抽取MODE_WRITE = 2 # 手写输入Thresh = 0.5 # 识别结果置信度阈值# 读取MNIST数据集(_, _), (x_test, _) = load_mnist(normalize=True, flatten=False, one_hot_label=False)# 初始化网络# 网络1:简单CNN"""conv - relu - pool - affine - relu - affine - softmax"""network = SimpleConvNet(input_dim=(1,28,28),conv_param = {'filter_num': 30, 'filter_size': 5, 'pad': 0, 'stride': 1},hidden_size=100, output_size=10, weight_init_std=0.01) network.load_params("params.pkl")# 网络2:深度CNN# network = DeepConvNet()# network.load_params("deep_convnet_params.pkl")class MainWindow(QMainWindow,Ui_MainWindow):def __init__(self):super(MainWindow,self).__init__()# 初始化参数self.mode = MODE_MNISTself.result = [0, 0]# 初始化UIself.setupUi(self)self.center()# 初始化画板self.paintBoard = PaintBoard(self, Size = QSize(224, 224), Fill = QColor(0,0,0,0))self.paintBoard.setPenColor(QColor(0,0,0,0))self.dArea_Layout.addWidget(self.paintBoard)self.clearDataArea()# 窗口居中def center(self):# 获得窗口framePos = self.frameGeometry()# 获得屏幕中心点scPos = QDesktopWidget().availableGeometry().center() # 显示到屏幕中心framePos.moveCenter(scPos)self.move(framePos.topLeft())# 窗口关闭事件def closeEvent(self, event):reply = QMessageBox.question(self, 'Message',"Are you sure to quit?", QMessageBox.Yes |QMessageBox.No, QMessageBox.Y es)if reply == QMessageBox.Y es:event.accept()else:event.ignore()# 清除数据待输入区def clearDataArea(self):self.paintBoard.Clear()self.lbDataArea.clear()self.lbResult.clear()self.lbCofidence.clear()self.result = [0, 0]"""回调函数"""# 模式下拉列表回调def cbBox_Mode_Callback(self, text):if text == '1:MINIST随机抽取':self.mode = MODE_MNISTself.clearDataArea()self.pbtGetMnist.setEnabled(True)self.paintBoard.setBoardFill(QColor(0,0,0,0))self.paintBoard.setPenColor(QColor(0,0,0,0))elif text == '2:鼠标手写输入':self.mode = MODE_WRITEself.clearDataArea()self.pbtGetMnist.setEnabled(False)# 更改背景self.paintBoard.setBoardFill(QColor(0,0,0,255))self.paintBoard.setPenColor(QColor(255,255,255,255))# 数据清除def pbtClear_Callback(self):self.clearDataArea()# 识别def pbtPredict_Callback(self):__img, img_array =[],[] # 将图像统一从qimage->pil image -> np.array [1, 1, 28, 28]# 获取qimage格式图像if self.mode == MODE_MNIST:__img = self.lbDataArea.pixmap() # label内若无图像返回Noneif __img == None: # 无图像则用纯黑代替# __img = QImage(224, 224, QImage.Format_Grayscale8)__img = ImageQt.ImageQt(Image.fromarray(np.uint8(np.zeros([224,224]))))else: __img = __img.toImage()elif self.mode == MODE_WRITE:__img = self.paintBoard.getContentAsQImage()# 转换成pil image类型处理pil_img = ImageQt.fromqimage(__img)pil_img = pil_img.resize((28, 28), Image.ANTIALIAS)# pil_img.save('test.png')img_array = np.array(pil_img.convert('L')).reshape(1,1,28, 28) / 255.0# img_array = np.where(img_array>0.5, 1, 0)# reshape成网络输入类型__result = network.predict(img_array) # shape:[1, 10]# print (__result)# 将预测结果使用softmax输出__result = softmax(__result)self.result[0] = np.argmax(__result) # 预测的数字self.result[1] = __result[0, self.result[0]] # 置信度self.lbResult.setText("%d" % (self.result[0]))self.lbCofidence.setText("%.8f" % (self.result[1]))# 随机抽取def pbtGetMnist_Callback(self):self.clearDataArea()# 随机抽取一张测试img = x_test[np.random.randint(0, 9999)] # shape:[1,28,28]img = img.reshape(28, 28) # shape:[28,28]img = img * 0xff # 恢复灰度值大小pil_img = Image.fromarray(np.uint8(img))pil_img = pil_img.resize((224, 224)) # 图像放大显示# 将pil图像转换成qimage类型qimage = ImageQt.ImageQt(pil_img)# 将qimage类型图像显示在labelpix = QPixmap.fromImage(qimage)self.lbDataArea.setPixmap(pix)if __name__ == "__main__":app = QApplication(sys.argv)Gui = MainWindow()Gui.show()sys.exit(app.exec_())1.7 运行结果及分析对模型进行训练,可以看到准确率可以达到98.8%。
基于卷积神经网络的手写数字识别算法研究
基于卷积神经网络的手写数字识别算法研究手写数字识别算法在人工智能领域中有着广泛的应用和研究。
其中,基于卷积神经网络的手写数字识别算法成为了更为先进和优秀的技术之一。
在本文中,我们将深入探讨这种算法的原理和实现方法。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种深度学习模型,其最主要的目的是对输入的数据进行分类和识别。
卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层、全连接层等组成。
卷积层是卷积神经网络中最重要的层之一,它能够从输入数据中提取出不同级别的特征,这些特征被称为卷积核或滤波器。
在进行卷积操作时,卷积核在输入数据上滑动,通过计算卷积核与输入数据的点积来提取出特征。
池化层是卷积神经网络中通常出现在卷积层之后的一种层,其主要功能是对卷积层输出的数据进行下采样,即将多个相邻的数据点合并成一个数据点。
这样可以减少输入数据的维度,提高计算效率。
全连接层是卷积神经网络中最后一层,其目的是将前面的卷积层和池化层输出的特征进行分类或者标记。
在全连接层中,每个神经元都与前一层中的所有神经元相连。
全连接层会计算出输入数据与各类别之间的相似度得分,并以此来进行分类。
二、手写数字识别算法实现卷积神经网络在手写数字识别中的应用,通常是采用MNIST数据集进行训练和测试。
该数据集包含了60,000个训练样本和10,000个测试样本。
每个样本都是28x28像素大小的灰度图像,图像中仅包含一个手写数字。
在卷积神经网络中,数据的预处理是非常重要的一步。
通常可以归一化处理,并将像素值放缩到[0,1]范围内。
这样做有助于加快训练过程,提高模型的准确率。
在实际的算法中,我们通常会进行以下几个步骤:1.首先,使用卷积核对输入图像进行卷积操作,提取出不同的特征;2.然后,通过池化操作对卷积层的输出进行下采样;3.在全连接层中,将汇总后的特征映射到标签输出,通过softmax函数进行计算,得出输入图像属于每个数字的概率值,最终选择概率值最大的标签作为正确的分类结果。
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。
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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 numeral 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。
在联机手写字符识别中,计算机能够通过与计算机相连的手写输入设备获得输入字符笔划的顺序、笔划的方向以及字符的形状,所以相对OCR来说它更容易识别一些。
但联机字符识别有一个重要的不足就是要求输入者必须在指定的设备上书写,然而人们在生活中大部分的书写情况是不满足这一要求的,比如人们填写各种表格资料,开具支票等。
如果需要计算机去认识这些已经成为文字的东西,就需要OCR 技术。
比起联机字符识别来,OCR不要求书写者在特定输入设备上书写,它可以与平常一样书写,所以OCR的应用更为广泛。
OCR所使用的输入设备可以是任何一种图像采集设备,如扫描仪、数字相机等。
通过使用这类采集设备,OCR系统将书写者已经写好的文字作为图像输入到计算机中,然后由计算机去识别。
由于OCR的输入只是简单的一副图像,它就不能像联机输入那样比较容易的从物理上获得字符笔划的顺序信息,因此OCR是一个更具挑战性的问题。
脱机字符识别(OCR)分为印刷体OCR和手写OCR。
印刷体字符比手写体字符少了随机性,它的识别相对容易些,难点已经不在识别环节,而在于字符的分割上。
印刷体识别的错误绝大多数都是错误的分割引起的[3]。
对于手写体OCR,无论是联机还是脱机识别,手写体的识别都要经历由限制性手写体识别到非限制性手写体识别两个阶段。
本文将以手写体数字为代表,讨论非限制性手写体字符的识别。
脱机字符识别的研究最早始于上个世纪六十年代,是为了应付汉英翻译的需要。
八十年代后的研究重心转移到脱机手写字符的识别上。
对于小类别数的字符集如数字、字母的识别,已经可以做到对书写不加任何的限制。
非限制性手写OCR的研究始终以阿拉伯数字为主导。
这事因为,第一,十个阿拉伯数字是全世界的一套通用字符。
第二,在数字的许多应用场合,如报表、账单、支票等,手写体还难以被印刷体所替代,而且对识别的可靠性要求极高。
三,由于类别数少,所以模式识别中的许多方法研究均可以以数字识别作为实验背景。
对脱机手写体字符的研究,人们由简单集成笔画密度、笔画方向和背景特征方法过渡到特征匹配方法,进而过渡到结合神经网络方法,随着对识别可靠性要求的提高,九十年代以后,多分类器集成方法成为了一个研究重点。
1.2神经网络在手写体数字识别中的应用目前,随着计算机的迅速发展,性能价格比的不断提高,模式识别技术已经从理论探讨为主发展到大量的实际应用,人们将更多的注意力开始转向那些用于语音、图像、机器人以及人工智能等的模式识别实际问题。
解决这些问题的关键是需要进行复杂而庞大的实时数据处理,而现有计算机的存贮容量及计算复杂性的局限,使得真正实时化的应用受阻。
这种面向实时应用的模式识别问题促使人们开始将并行处理的神经网络[4]应用到模式识别,而神经网络模式识别技术又将模式识别实时应用推进了一大步,手写体数字识别就是这种应用的一个很重要的领域。
手写体数字识别是一项极具研究价值的课题,随着神经网络[1]和模糊逻辑技术的发展,人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段,也使得这一古老的课题焕发出新的生命力[5]。
目前国际上有相当多的学者在研究这一课题,它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。
人工神经网络为手写体数字识别提供了新的手段。
正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。
二十多年来,人们在数字识别领域做了大量的研究工作,所提出的各种方法在印刷体和手写印刷体数字识别方面已经取得了较好的成绩,识别率稳定在96%左右。
但是自由手写体数字的识别工作目前并不成熟,仍旧是文字识别中最有挑战性的课题之一。
字符识别长期以来都是采用传统的识别方法,对印刷体字符的识别率一般只是稳定在96%左右,不能进一步提高;而对手写体字符的识别,其研究还处于探索阶段,其识别率还相当低,因此,为了提高识别率,就必须寻求新的方法和途径。
进入九十年代以来,人工神经网络(ANN)技术发展十分迅速,它具有模拟人类部分形象思维的能力,是一种模仿人脑学习、记忆、推理等认知功能的新方法。
特别是它的信息并行分布式处理能力和自学习功能等显著优点,更是激起了人们对它的极大的兴趣。
人工神经网络是由一些类似人脑神经元的简单处理单元相互连接而成的复杂网络。
已涌现出许多不同类型的ANN及相应的学习算法,其中BP(或EBP-Error Back Propagation)网络及学习算法得到了广泛关注和研究,并在数字识别方面取得了许多有意义的应用成果。