文档介绍：摘要类器,并提出动态权值的多分类器集成方法对三个分类器进行系统集成,提高了光学字符识别是世纪年代逐步发展起来的一门自动化技术。日常生活中会遇到各种各样的数字信息需要录入到计算机叶ィ绱蠊婺5氖萃臣啤⒉务、税务、金融及邮件分拣等。因此手写体数字识别有着广泛的应用前景,对其进行研究有着重要的现实意义。本文对手写数字识别技术进行了研究和探讨,提出了一种动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该识别方法以图像预处理和字符特征提取为基础,采用神经网络识别作为核心识别分类器,对多个神经网络识别器的输出向量进在预处理方面,本文着重研究了光照不均字符灰度图像的二值化问题,提出了一种基于高斯拉普拉斯阕拥谋咴盗憬徊娑祷椒ǎ梅椒芄皇应光照不均和噪声等干扰,其二值化后的字符图像能够很好地保持本来形态。在特征提取方面,本文提取了三种有效特征向量,分别为原始点阵向量、宏分类识别器采用了神经网络。对神经网络的训练算法进行了研究,提出一种综合优化训练算法,使网络训练速度得到提高,网络收敛也得以保证。将三种不同特征向量作为神经网络的输入,设计了三个不同网络结构的神经网络分系统的性能和识别精度。识别系统对自主采集建立的手写体数字图像库兔拦收芾砭手写体数字图像库分别进行了三单分类器和动态权值集成测试实验,.%和.%。实验结果表明该系统对手写数字具有较关键词:手写数字识别;预处理;特征提取;神经网络;动态权值集成行动态权值集成确定最后的识别结果。观特征、宏观特钲和微观特征。通过分析研究,利用三种不同特征向量进行字符分类,分类结果具有很好的互补性。高的识别率。
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第一章绪论引言字和表格中的资料一律变成计算机文字。从而达到减少存储容量、通讯交流的信计算机等学科;同时也涉及心理学等等,是介于基础研究与应用研究之间的一门光学字符识别代逐步发展起来的一门自动化技术,是图像处理和模式识别领域的一个重要分支“F淠烤褪前淹枷褡饕桓鲎;唬雇枷衲诘耐夹巍⒈砀窦绦4妫枷衲诘奈息量、循环利用已识别出的文字以及节省因键盘输入而浪费人力与时间的目的。手写数字识别虺艸枪庋ё址识别技术的一个分支,它的任务是把手写阿拉伯数字,,··~通过非键盘方式输入到计算机巾,以便作进一步处理和应用,给计算机建立视觉系统,自动辨识人用笔写在纸橹上的数字。它是模式识别、人工智能的一个重要式识别和图像处理、人工智能、统计决策理论、模糊数学、组合数学、信息论、综合性的技术“J中词质侗鹬饕0酱罄啵焕嗍橇;中词质侗穑一类是脱机手写数字识别。本文讨论的均为脱机手写数字识别。在现实生活中我们会遇到各种各样的数字信息,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据、学生成绩、车牌号码等。在日常生活中,这些大量的数据往往需要进行手工录入,耗时且由于长时间工作引起的疲劳而不可避免地产生差错,这日益成为阻碍信息化发展的瓶颈问题。随着计算机技术的快速发展和计算机的日益普及,人们将目光转向计算机,希望计算机能够代替人们的简单、重复的劳动,并利用其高速、自动、存储量大的特点,将这些数字信息高速自动输入计算机,用计算机对它们进行编辑和整理,保存在磁盘或其他介质上,以满足人们的不同需要。手写数字识别技术正是要实现这些信息的自动录入,它不仅可以节省大量时间和人力,而且在稳健的识别系统下也保证了数据录入的正确性。因此手写数字的识别研究有着重大的现实意义和十分广阔的应用前景,一旦研究成功并投入应用将产生巨大的社会和经济效益。虺苚兰分支,在办公自动化,机器翻译等方面有重要实用意义。手写数字识别涉及到模
◇舀≥》攀≯毅玉入、行业年检等校枰J淙氪罅康氖荩郧巴耆ǹ渴止な淙耄枰:姆汛罅多,一些大城市每天处理的邮件高达几百万件。因此部件的自动分拣成为大势所琹于与相当困难。中词钟捎诟鞲鍪樾凑叩摹┦樾聪肮爹霸彳叁曩謦譬霉黪麓蹲够纛鑫目前手写数字识别主要的应用领域“手写数字识别在大规模数据统计巾的应用。在大规模的数据统计纾喝丝谄詹椤⑴┮灯詹椤⒕闷詹椤⒊杉ǖヂ的人力和物力。例如:我国第四次人口普查,在某省,面对万人口、亿个字符,手写数字识别的应用不仅提前鲈峦瓿墒萋既牍ぷ鳎椅蟛盥始ǖ汀中词质侗鹪诓莆瘛⑺拔瘛⒔鹑诹煊蛴τ谩K孀盼夜玫目焖俜⒄梗天会有大量的财务、税务、支票、付款单等越来越多,使用计算机进行自动化处理,无疑会节省大量的时间和金钱。该领域对识别的精度要求很高,因此对预处理和识别的算法要求就很高。中词质侗鹪谟始旨鹬械挠τ谩4车挠件分拣主要是由人工来实现的。随着经济的发展,各种私人和商务信件会越来越趋。目前