手写数字识别开题报告

北方工业大学

本科毕业设计（论文）开 题 报 告 书

题 目： 基于特征点模板匹配的车牌数字识别 指导教师 ： 杨彪

专业班级： 自动化08A-2班

学 号： 08101080205

姓 名： 韩斌

日 期： 2012 年 3月 2 日

一、 选题的目的、意义

二、本题的基本内容

三、完成期限和主要措施

四、预期达到的目标

五、主要参考文献

六、指导教师意见（包括毕业实习）

七、系审查意见

八、学院审查意见

年

月

日

HUNAN UNIVERSITY

课题

学学专学

生生业院

姓学班名

程 模式识别

目 基于知识库的手写体数字识别

名 号 级 称

2016 年6 月 25 日

基于知识库的手写体数字识别

1案例背景：

手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程，并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。

2理论基础：

2-1手写字体识别方法：

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。

图2-1手写体数子识别流程图

2-2 图像预处理

HUNAN UNIVERSITY

课题

学学专学

生生业院

姓学班名

程 模式识别

目 基于知识库的手写体数字识别

名 号 级 称

2016 年6 月 25 日

基于知识库的手写体数字识别

1案例背景：

手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程，并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。

2理论基础：

2-1手写字体识别方法：

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。

图2-1手写体数子识别流程图

2-2 图像预处理

HUNAN UNIVERSITY

课题

学学专学

生生业院

姓学班名

程 模式识别

目 基于知识库的手写体数字识别

名 号 级 称

2016 年6 月 25 日

基于知识库的手写体数字识别

1案例背景：

手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程，并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。

2理论基础：

2-1手写字体识别方法：

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。

图2-1手写体数子识别流程图

2-2 图像预处理

HUNAN UNIVERSITY

课题

学学专学

生生业院

姓学班名

程 模式识别

目 基于知识库的手写体数字识别

名 号 级 称

2016 年6 月 25 日

基于知识库的手写体数字识别

1案例背景：

手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一，并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大，如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中，研究者们提出了许多识别方法，并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程，并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。

2 理论基础：

2-1手写字体识别方法：

手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题，综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识，其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。

图2-1 手写体数子识别流程图

2-2 图像预处

摘 要

科技发展日新月异，智能识别推陈出新。如今是信息化时期，数字识别在很多智能领域上运用广泛，拥有普遍的使用远景，因此探索这项技术有其重要的实际意义。由于手写数字在写法上千差万别，且数字间字形差别相对较小，使得识别系统的开发具有很大的挑战性。

当前手写数字识别采用的技术有Bayes判别法、决策树法、神经网络和支持向量机（Support Vector Machines，SVM）等。诞生于20世纪90年代的SVM技术是机器学习研究的热点，因其良好的泛化性能成为了数字识别领域的热门方法。

本开发系统借助MATLAB平台实现完成SVM的手写数字识别功能，同时与BP神经网络的识别作对比，并利用了MNIST数据库作扩展与分析。对识别的结果进行探究，得出使识别精准度出现误差的主要因素有手写体数字的规范程度、笔画字迹粗细和清晰，以及训练样本的数量等。

关键词 手写数字识别；神经网络；SVM

Abstract

I

Technological development changes rapidly, and intelligent recognition innovates constantly. In the

基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统 一、函数MouseDraw实现手写识别系统GUI界面的建立和鼠标手写的实现。（使用时保存为MouseDraw.m)

function MouseDraw(action)

% MouseDraw 本例展示如何以Handle Graphics来设定滑鼠事件 % (MouseDraw Events)的反应指令(Callbacks) % 本程序在鼠标移动非常快时，不会造成画“断线” % global不能传矩阵

global InitialX InitialY FigHandle hb2 hb3 hb4 count hb5 hb6 hb7 count='E:\\im.jpg'; imSize = 50;

if nargin == 0, action = 'start'; end

switch(action)

%%开启图形视窗 case 'start', FigHandle = figure('WindowButtonDownFcn','MouseDraw down','DeleteFcn','save bpnet');

axis([1 imSize 1 imSize]); % 设定图轴范围%

昆明理工大学信息工程与自动化学院学生实验报告

（ 2014 — 2015 学年 第 1 学期 ）

课程名称：人工智能 开课实验室：信自楼504

年级、专业、班 实验项目名称 教师评 学号 2014年12月30日

指导教师 B.基本了解□ B.中等 □ B.基本达到□ B.基本规范□ B.一般 □ C.不了解□ C.差 □ C.未达到□ C.不规范□ C.没有 □ 姓名 成绩 手写数字的识别 A.了解□ A.强 □ A.达到□ A.规范□ A.详细□ 王剑 该同学是否了解实验原理： 该同学的实验能力： 该同学的实验是否达到要求： 实验报告是否规范： 实验过程是否详细记录： 教师签名： 语 年 月 日 一、上机目的及内容

1.上机内容：利用基于类中心的欧式距离分类器和基于概率统计的贝叶斯分类器的手写数字识别

2.上机目的：掌握模式识别的几种方法

二、实验原理及基本技术路线图（方框原理图或程序流程图）

基于人工神经网络的MATLAB手写数字识别系统 一、函数MouseDraw实现手写识别系统GUI界面的建立和鼠标手写的实现。（使用时保存为MouseDraw.m)

function MouseDraw(action)

% MouseDraw 本例展示如何以Handle Graphics来设定滑鼠事件 % (MouseDraw Events)的反应指令(Callbacks) % 本程序在鼠标移动非常快时，不会造成画“断线” % global不能传矩阵

global InitialX InitialY FigHandle hb2 hb3 hb4 count hb5 hb6 hb7 count='E:\\im.jpg'; imSize = 50;

if nargin == 0, action = 'start'; end

switch(action)

%%开启图形视窗 case 'start', FigHandle = figure('WindowButtonDownFcn','MouseDraw down','DeleteFcn','save bpnet');

axis([1 imSize 1 imSize]); % 设定图轴范围%

毕业设计说明书

手写体数字识别的软件设计

学生姓名： 学号： 电子与计算机科学技术学院

学 院： 计算机科学与技术

专 业： 指导教师： 2009年 6月

手写体数字识别的软件设计

摘 要

手写体数字识别是利用机器或计算机自动辨认手写体阿拉伯数字的一种技术，是光学字符识别技术的一个分支。由于阿拉伯数字的世界通用性，并且数字的识别和处理也常常是一些自动化系统的核心和关键，所以对手写体数字识别研究通用性强，且意义重大。

本文主要的研究的工作集中在图像预处理和选择合适的特征向量，并实现一个完整手写体数字识别系统。本文中对几种常见的二值化算法进行比较，并最终选择基于梯度的二值化算法；在本文中，提出了一种方法来解决结构点检测的传统方法的缺陷。另外本文还提出将一般用来直接识别字符的凸凹特征作为字符的特征向量之一。

通过对NIST的数据进行测试，实验数据表明本文设计的数字识别系统对手写体数字识别具有较高