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\日期:矽年日日期:历月甊学位论文作者:查心订≤卜矽矾副夕’司留\学位论文原创性声明学位论文使用授权声明声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或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;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者:
摘要手写体数字的识别是光学字符识别的一个重要的组成部分,在实际生活中有着广泛的应用。手写体数字的识别又分为脱机和联机两种类型,其中联机的手写体数字的识别的算法已经非常成熟,并且联机的识别率也达到了一个很高的程度,得到了广泛的应用,但是脱机的手写体数字的识别在算法上还有待改进,脱机手写体数字的识别率也不算高,这是由脱机手写体数字本身的特点所决定的,因为脱机手写体数字在书写时缺少了笔画的动态信息,并且书写的风格各异,因此在识别过程中有很大的难度,误识率也很高。但是,脱机手写体数字的识别在一些特殊的场合有着不可替代的作用,比如邮政信件的分拣中的邮政编码的识别,银行支票中手写体数字的识别。同时由于在现实生活中一般脱机手写体数字需要处理的数字信息量比较大,因此对数据的处理速度也有着很高的要求,脱机的手写体数字识别的研究有着重要的现实意义。通过近几十年的研究,人工神经网络技术已经越来越成熟,在各种模式识别和信号处理等领域扮演着重要的角色,并且取得了不错的效果。本课题就是利用人工神经网络实现对脱机手写体数字的识别。本文首先在第一章对手写体数字的研究现状、研究意义进行了介绍和说明,并介绍了一些脱机手写体数字的传统识别方法,最后给出了本文所要展开的研究工作。其次在第二章节中对脱机手写体数字图像进行了灰度化、二值化、细化等预处理,详细说明了二值化、细化的各种算法,利用整体阈值法处理手写体数字的图像,并对算法进行了一定的改进。在提取图像的特征向量的时候,我们首先介绍了几种常用的特征提取方法,着重介绍了本文所要使用的小波变换法,并利用处理好的手写体数字的图像,用小波变换提取特征向量。接着我采用中刺迨质菘猓窬绲哪P停置网络的连接权,保留了神经网络的模型,采用一组样本对脱机手写体数字进行识别测试。最后使用进行实验仿真,对仿真结果进行分析比较,表明:与传统的一般的神经网络相比,小波变化和相结合的方法能够达到一个较好的识别率,识别率为%。
关键词:脱机手写体数字识别神经网络特征提取小波变换摘要Ⅱ
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目录髀邸中刺迨滞枷竦脑ご怼鸦中刺迨值奶卣鞯奶崛摘要⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.手写体数字识别的概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.手写体数字识别的国内外研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一脱机手写体数字识别的常用方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。图像的增强⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图像的归一化⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.〉墓橐换⒔帷引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯目录....................................................................................................
贖鸦中刺迨质侗稹笛榉抡妗芙嵊胝雇参考文献⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯致谢⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.脱机手写体数字特征提取方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.