文档介绍：基于窬绲耐鸦中词质侗鹧芯长沙理工大学硕士学位论文周旭曾趁蟹教援电氢量焦。基王程堂院电路皇丕统生三月旦ド斓┲旦塞建国熬援学校代号:学号:密级:公开学位申请人姓名指导教师所在学院专业名称论文提交日期论文答辩日期答辩委员会主席

日期:矽多髟日作者签名:阕穆作者签名:甩德日期:哆年舌月多日日期:如哆年长沙理工大学学位论文原创性声明学位论文版权使用授权书彭月易日本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何某他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权长沙理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。本学位论文属于⒈C芸冢年解密后适用本授权书。朐谝陨舷嘤Ψ娇蚰诖颉啊獭导师签名⒉槐C芡拧
摘要脱机手写数字识别技术因其在文档、统计、票据、邮件等方面的广泛涉及,成为了研究人员近年来重点研究的课题,阿拉伯数字也是全世界唯一通用的字符。随着社会金数字由于其人为因素的差异,使得其特征变化多样,具有很大的随意性。本文针对脱机手写数字图像识别以及图像特征提取等问题,提出了基于窬绲耐鸦中词字识别方法,以实现提高脱机数字识别系统的识别精度和识别速度的目的。针对基于窬绲耐鸦中词质侗鸱椒ǎ韭畚难芯磕谌萑缦拢字特征变化大的特点;芯亢头治隽松窬绲幕驹砟P陀胨惴ǎ岢鼋宰橹赫窬绶椒ㄓ贛实现了窬缍允中词滞枷竦氖侗穑直鸾辛硕訳写数字样本库和五组不同人为书写的手写体数字的识别过程,并将实验结果与传统各自出现了一个误识率,识别精度不如窬纭融业等行业的发展,我们对脱机手写数字识别准确率的要求也越来越高。但是手写体的允中词滞枷窠型枷裨ご碛胩卣魈崛。ご砉淌欠直鸲酝枷窠谢叶然二值化、去噪、归一化以及字符的骨骼化过程。特征提取方面,本文采用特征区域分割与重组的新的特征提取方法,该方法具有良好的泛化性能,更能适应手写体数用于手写数字识别,设计了一种基于窬绶椒ǖ耐鸦中词质侗鹣低场本文重点分析和研究了窬缡淙耄涑鼋诘闶鸵闵窬8鍪娜范ǎ并对窬绲娜ㄖ迪凳牍ぷ鞣绞浇辛松钊氲姆治觯的神经网络进行了统计与对比。在系统的测试结果中,窬缍訳氖盅究馐侗鹇蚀锏搅%的正确率,、处均因此,窬缇哂斜菳绺偷奈笫堵剩宜慕峁辜虻ィ允淙胂蛄没有规格化要求,也不存在网络所有可能出现的局部最小化的问题。窬具有比传统网络更明显的优势,更具有实际应用的价值。关键词:脱机手写数字识别;预处理;特征提取;窬
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章数字识别的预处理与特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯手写数字字符识别的背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..手写数字字符识别的应用场合⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...中词质侗鹪谏桃凳谐≈⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..:侗鸱ā。⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一本文的研究工作及内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...√庖庖濉字符识别概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一图像预处理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..