手写数字识别讲课教案

手写数字识别

1.1 字符识别概述

OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类；按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。

字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核心技术是手写数字识别。

在整个OCR领域中，最为困难的就是脱机自由手写字符的识别。到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距离实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。

1.2 数字识别研究的目的及意义

人类社会己开始进入信息时代，信息产业的发展将对国家的发达和民族的兴旺产生重大的影响。因此，世界各国对信息产业的发展都给予了极大的关注和重视。人类社会的不断进步带来了信息空间的增长和积累，而计算机的出现为现代化信息处理提供了有效的手段。但是，在信息技术高速发展的同时，一个难题也摆在我们面前，那就是计算机数据处理和网络传输的高速度与数据输入的低速度之间的矛盾。目前，人类的许多信息是记录在纸上的文字图像，将这些信息输入计算机是非常繁琐而低效率的工作，这在一定的程度上减缓了社会信息化的进程。因而，作为信息化基础的数据输入成了计算机应用中的瓶颈问题。人们接受信息最频繁的是视觉通道.在日常学习和生活中，所处理的信息有75%—85%是视觉信息，其中文字信息愈来愈占重要地位.比如对各种期刊文献的阅读、查找、翻译:对各种统计报表的汇总、计算、分析;对各种函件票证的分拣、传送、验核等。要实现对这些文字信息处理过程的机械化、自动化，其先决条件就是利用计算机对这些文字信息进行识别。

字符识别是利用计算机自动辨识印刷在纸上或人写在纸上的汉字，是模式识别的一个重要分支，也是文字识别领域较为困难的问题之一。本技术涉及模式识别、图像处理、数字信号处理、自然语言理解、人工智能、模糊数学、信息论、计算机、中文信息处理等学科，是一门综合性技术，在中文信息处理、办公室自动化、机器翻译、人工智能等高技术领域，都有着重要的实用价值和理论意义。

因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益。

1.3 手写数字识别的典型应用

手写数字识别有着极为广泛的应用前景，这也正是它受到世界各国的研究工作者重视的一个主要原因。下面将介绍一些以手写数字识别技术为基础的典型应用。

（一）手写数字识别在大规模数据统计中的应用

在大规模的数据统计[12]（如：行业年鉴、人口普查等）中，需要输入大量的数据，以前需要手工输入，需要耗费大量的人力和物力。近年来在这类工作中采用OCR技术已成为一种趋势。因为在这种应用中，数据的录入是集中组织的，所以往往可以通过专门设计表格和对书写施加限制以便于机器的自动识别。

目前国内的大多数实用系统都要求用户按指定规范在方格内填写。另外，这些系统往往采用合适的用户界面对识别结果做全面的检查，最终保证结果正确无误[4]。可以看出，这是一类相对容易的应用，对识别核心算法的要求比较低，是目前国内很多单位应用开发的热点。

（二）手写数字识别在财务、税务、金融领域中的应用

财务、税务、金融是手写数字识别大有可为的又一领域。随着我国经济的迅速发展，每天等待处理的财务、税务报表、支票、付款单等越来越多。如果能把它们用计算机自动处理，无疑可以节约大量的时间、金钱和劳力。与上面提到的大规模数据统计处理相比，在这个领域的应用难度更大，原因有：

1、对识别的精度要求更高；

2、处理的表格通常不止一种，所以一个系统应具有智能地同时处理若干种表格的能力；

3、由于处理贯穿于整个日常工作之中，书写应尽量按一般习惯（如：不对书写者的写法做限定，书写时允许写连续的字串，而不是在固定的方格内书写），这样对识别及预处理的核心算法要求也提高了。

1.4 国内外研究现状

手写体数字识别在学科上属于模式识别和人工智能的范畴。在过去的数十年中，研究者提出了许多识别方法，目前手写体数字识别方法可以分为两类：基于结构特征的方法和基于统计特征的方法。通过几十年来各国研究学者得对数字识别的研究，国内外在手写识别上也取得了一定的成就。在我国邮电部第三研究所，以信函分拣为目的，识别书写在信封上的邮政编码。其它用传统方法进行识别研究的有中国科学院自动化研究所，该所对手写体数字识别的研究历史几乎有20年了，在他们新近的报告中，利用以有限状态自动机为主的识别途径识别1100个手写体数字，识别率达95.2%，拒识4%，误识0.2%，上海交通大学基于压缩字结构特征的手写体数字识别算法选取了12600个样本组成训练集，6000个样本组成测试集，用BP网络进行分类，识别正确率为97.58%，误识率为1.04%，拒识率为1.38%。德国E9的Friedhelm Schwenker采用SV-RBF40对手写体数字进行识别，测试样本10000个，识别正确率为98.56%。清华大学采用SVM对金融票据中的手写体数字进行识别，测试样本20000个，识别率约为92%。然而以上提到的系统，要么对书写的正规程度有要求，要么其测试样本和训练样本出于同一批人之手。总之，一般的系统对书写人员限制较多，或者对书写的正规程度有要求，或者对书写位置有要求，或者对所用笔、