脫機手寫體數(shù)字識別方法研究與實現(xiàn).pdf

1、手寫體數(shù)字識別是模式識別的一個重要研究方向，目前有脫機和聯(lián)機2種手寫體數(shù)字識別類型。其中聯(lián)機手寫體數(shù)字識別已在計算機輸入法中得到了廣泛應用，聯(lián)機手寫體數(shù)字識別率業(yè)已達到很好的水平。但是由于脫機手寫體數(shù)字識別不是在聯(lián)機的顯示屏上書寫，而是從手寫文稿或印刷品圖片中通過電光照射掃描來識別出對應字符的一種技術，計算機捕捉不到書寫筆畫的動態(tài)信息，因此為機器識別帶來了很大的挑戰(zhàn)。但是，在財會、金融結算和一些重要的場合手寫體數(shù)字識別發(fā)揮著重要的不可替

2、代的作用。在現(xiàn)實生活中，個人和單位的大量手寫體數(shù)字資料需要識別并存儲為電子文檔，為此需要消耗大量的人力物力，因此脫機手寫體數(shù)字識別的研究有著重要的理論意義和實用價值。
　　脫機手寫體數(shù)字的特點是相同字符有各式各樣的不同寫法，且一串數(shù)字之間沒有上下文關聯(lián)關系等可以參考的因素，使得脫機手寫體數(shù)字識別難于建立精確的數(shù)學模型。而神經(jīng)網(wǎng)絡是一個具有較高冗余度，且高度并行的非線性系統(tǒng)，在與外部環(huán)境交互的情況下具有很強的自學習自組織能力，較好地

3、實現(xiàn)傳統(tǒng)計算理論方法不易表達清楚的功能。
　　本文分析使用神經(jīng)網(wǎng)絡技術對脫機手寫體數(shù)字識別技術進行研究。首先介紹了脫機手寫體數(shù)字識別技術的研究動態(tài)和意義，并系統(tǒng)的總結了脫機手寫體數(shù)字識別技術的常用方法。研究分析了脫機手寫體數(shù)字圖像的二值化、平滑和細化等預處理的各種算法，在分析了常用的特征向量提取方法之后，提出了一種新的圖像預處理方法。并使用BP（Back-Propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡建立手寫體數(shù)字識別模型，該神經(jīng)網(wǎng)絡模式識別的

4、關鍵步驟是預處理和特征提取，對于脫機手寫體數(shù)字識別，本文提出了一種改進的分區(qū)統(tǒng)計特征的提取方法，并編制程序使用Matlab仿真這一特征的提取過程。
　　本文原型使用了三層結構的手寫體數(shù)字識別BP神經(jīng)組態(tài)網(wǎng)絡模型，并編制特定程序演示了手寫體數(shù)字識別過程。經(jīng)過仿真實驗證明本文給出的方法實現(xiàn)簡單，并能夠達到一個較好識別率，具有一定的應用價值。
　　本文最后針對研究工作中存在的問題和不足進行了總結，對后期應該展開的研究工作進行了展望