【计算机】手写体数字识别系统的设计实现光盘文档

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摘要

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重要问题。手写体数字识别在邮政、金融领域应用广泛。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,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。

本文在对手写识别主要方法分析和研究的基础上,设计了一个基于BP神经网络的手写体数字识别系统。该系统首先对数字字符进行灰度化、二值化、细化、分割等预处理,然后采用逐象素特征提取法的特征提取方法提取字符特征,最后使用训练好的BP神经网络识别手写的数字。实验表明,本系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果。

关键字:模式识别;BP神经网络;手写体数字识别 

目  录


1  绪论1

1.1 手写体数字识别的研究现状1

1.2 神经网络在手写体数字识别中的应用2

1.3 本文主要研究内容及组织……………………………………………………………3

2  手写体数字识别的相关理论与算法4

2.1  人工神经网络4

2.1.1  发展历史4

2.1.2  基本原理5

2.1.3  联接形式和学习5

2.1.4  学习规则6

2.2  模式识别7

2.2.1  结构法:原理、特点、系统构成7

2.2.2  统计法:原理、特点、系统构成………….…………………………………8

2.3  基于神经网络的模式识别9

3  手写体数字识别的预处理及特征提取算法12

3.1  预处理12

3.1.1  灰度化13

3.1.2  二值化13

3.1.3  锐化去噪14

3.1.4  整体倾斜度调整15

3.1.5  字符分割16

3.1.6  图像的归一化处理17

3.1.7  图像的紧缩重排18

3.2  特征提取算法18

4  基于BP神经网络的手写体数字识别算法22

4.1  基于BP神经网络的手写体数字识别网络模型22

4.1.1   BP神经网络简述22

4.1.2   基于BP神经网络的手写体数字识别网络模型设计25

4.2  基于BP神经网络的手写体数字识别算法26

5  基于BP神经网络的手写体数字识别系统的实现29

5.1  系统整体设计及主要模块的算法函数29

5.1.1  预处理设计原则29

5.1.2  神经网络设计要求29

5.1.3  系统流程和模块31

5.2  系统运行环境、使用说明31

5.3  实验结果分析及注意事项36

6   结论38

参考文献39

致谢40


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