文档介绍：手写体数字识别方法的研究与实现摘要1引言手写体数字识别是文字识别中的一个研究课题,是多年来的研究热点,也是模式识别领域中最成功的应用之一。由于识别类型较少,在实际生活中有深远的应用需求,一直得到广泛的重视。近年来随着计算机技术和数字图像处理技术的飞速发展,数字识别在电子商务、机器自动输入等场合已经获得成功的实际应用。尽管人们对手写数字的研究己从事了很长时间的研究,并己取得了很多成果,但到目前为止,机器的识别本领还无法与人的认知能力相比,这仍是一个有难度的开放问题,所以对手写数字识别的进一步研究,寻求如何更高效更准确更节能地实现手写数字的自动录入和识别的解决方案对提高经济效益、推动社会发展都有深远的意义。近年来,人工神经网技术发展十分迅速,它具有模拟人类部分形象思维的能力,为模式识别开辟了新的途径,成了模拟人工智能的一种重要方法,特别是它的信息并行分布式处理能力和自学****功能等显著优点,更是激起了人们对它的极大的兴趣。BP(BackPropagation)网络是神经网络中一种,elland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,可以很好地解决非线性问题,在函数逼近、模式识别和数据压缩等方面都有很广泛的应用。我们在认真地研究了神经网络的基本原理和机制的基础上,结合手写体数字识别这一具体课题,提出了用BP神经网络方法来实现手写体数字识别的方案。。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****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。字符识别是模式识别的一个传统研究领域。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。手写体数字识别是多年来的研究热点也是字符识别中的一个特别问题。手写体数字识别在特定的环境下,如邮政编码自动识别系统,税表和银行支票自动处理系统等一般情况。当涉及到数字识别时,人们往往要求识别器有很高的识别可靠性,特别是有关金额的数字识别时,如支票中填写的金额部分,更是如此。因此针对这类问题的处理系统设计的关键环节之一就是设计出高可靠性和高识别率的手写体数字识别方法。这个领域取得了飞速的发展,部分是由于更好的学****算法,部分是由于更优良的训练集。美国国家科学学会(NIST)建立了一个包含60000个经过标注的数字的数据库,它已经成为对新的学****算法进行比较的性能测试标准。然而可以说还没有哪个手写体数字识别器达到完美的识别效果。在过去的数十年中,研究者们提出了许许多多的识别方法,按使用的特征不同,这些方法可以分为两类:基于结构特征的方法和基于统计特征的方法。统计特征通常包括点密度的测量、矩、特征区域等。结构特征通常包括园、端点、交叉点、笔划、轮廓等,一般来说,两类特征各有优势。例如,使用统计特征的分类器易于训练,而且对于使用统计特征的分类器,在给定的训练集上能够得到相对较高的识别率;而结构特征的主要优点之一是能描述字符的结构,在识别过程中能有效地结合几何和结构的知识,因此能够得到可靠性较高的识别结果。本文针对手写数字识别选用BP神经网络这种基于传统统计学基础上的分类方法,用于分割和识别,并取得了较好的识别效果。