模式識(shí)別課論文

1、模式識(shí)別在手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別中研究模式識(shí)別在手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別中研究摘要：手寫(xiě)體數(shù)字識(shí)別是文字識(shí)別中的一個(gè)研究課題，是多年來(lái)的研究熱點(diǎn)，也是模式識(shí)別領(lǐng)域中最成功的應(yīng)用之一。由于識(shí)別類(lèi)型較少，在實(shí)際生活中有深遠(yuǎn)的應(yīng)用需求，一直得到廣泛的重視，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)采集的預(yù)處理，特征提取與選擇，建立相應(yīng)的知識(shí)庫(kù)，應(yīng)用模式識(shí)別的方法來(lái)進(jìn)行研究。關(guān)鍵字：模式識(shí)別模式識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別特征提取特征提取預(yù)處理預(yù)處理Abstract:Hwrittennumeral

2、recognitionofacterrecognitionisaresearchtopicisthehotresearchtopicfmanyyearsbutalsoisoneofthemostsuccessfulapplicationinthefieldofpatternrecognition.Duetotheidentificationtypelessithasaprofoundapplicationrequirementinrea

3、llifehasbeenwidelyattentionthroughthedataacquisitionpreprocessingfeatureextractioniontheestablishmentofthecrespondingknowledgebasetheapplicationofpatternrecognitionmethodfresearchKeywd:patternrecognitionhwrittennumeralre

4、cognitionfeatureextractionpreprocessing1.引言引言手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別(HwrittenNumeralRecognition)是光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)(OpticalCharacterRecognition簡(jiǎn)稱(chēng)OCR)的一個(gè)分支它研究的對(duì)象是如何利用電子計(jì)算機(jī)自動(dòng)辨認(rèn)人手寫(xiě)在紙張上的阿拉伯?dāng)?shù)字。在整個(gè)OCR領(lǐng)域中最為困難的就是脫機(jī)手寫(xiě)字符的識(shí)別到目前為止盡管人們?cè)诿摍C(jī)手寫(xiě)英文、漢字識(shí)別的研究中已取得很多可喜成就

5、但距實(shí)用還有一定距離。而在手寫(xiě)數(shù)字識(shí)別這個(gè)方向上經(jīng)過(guò)多年研究研究工作者已經(jīng)開(kāi)始把它向各種實(shí)際應(yīng)用推廣。字符識(shí)別處理的信息可分為兩大類(lèi)：一類(lèi)是文字信息，處理的主要是用各國(guó)家、各民族的文字（如：漢字，英文等）書(shū)寫(xiě)或印刷的文本信息，目前在印刷體和聯(lián)機(jī)手寫(xiě)方面技術(shù)已趨向成熟，并推出了很多應(yīng)用系統(tǒng)；另一類(lèi)是數(shù)據(jù)信息，主要是由阿拉伯?dāng)?shù)字及少量特殊符號(hào)組成的各種編號(hào)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，如：郵政編碼、統(tǒng)計(jì)報(bào)表、財(cái)務(wù)報(bào)表、銀行票據(jù)等等，處理這類(lèi)信息的核心技術(shù)是圖

6、2.2原始圖像圖2.3預(yù)處理后圖像（2）.特征提取與選擇特征提取與選擇，特征提取是字符識(shí)別中的一個(gè)重要組成部分，是模式識(shí)別的核心之一。經(jīng)過(guò)預(yù)處理后，根據(jù)識(shí)別方法的要求抽取圖像特征，作為識(shí)別的依據(jù)。一般而言，選擇的特征一方面要求能夠足夠代表這個(gè)圖像模式，另一方面要求它們的數(shù)量盡可能少，這樣能有效地進(jìn)行分類(lèi)和較小的計(jì)算量。特征提取的好壞會(huì)直接影響其識(shí)別的分類(lèi)效果，進(jìn)而影響識(shí)別率，因此特征選擇是模式識(shí)別的關(guān)鍵。但是，目前還沒(méi)有一個(gè)有效的、一般

7、的抽取、選擇特征的方法。抽取、選擇特征的方法都是面對(duì)問(wèn)題的，因此針對(duì)不同的識(shí)別問(wèn)題往往有不止一種的抽取、選擇特征的方法。本文特征提取的首要任務(wù)是要確定細(xì)化后圖像的那些特征點(diǎn)作為圖像的特征，這里只提取圖像的結(jié)構(gòu)特征作為網(wǎng)絡(luò)輸入值。其中結(jié)構(gòu)特征有九個(gè)，包括豎直中線(xiàn)交點(diǎn)數(shù)、豎直13處交點(diǎn)數(shù)、豎直23處交點(diǎn)數(shù)、水平15處交點(diǎn)數(shù)、水平45處交點(diǎn)數(shù)、右拐點(diǎn)數(shù)、左拐點(diǎn)數(shù)、上端點(diǎn)數(shù)、下端點(diǎn)數(shù)。結(jié)構(gòu)特征的選擇與提取算法如下述。對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的圖像進(jìn)行分割，