关于手写识别技术描述正确的是

〉嵌入式手写识别技术（１）

随着科技进步和全球信息交流的扩大，目前个人便携数字移动产品迅速发展，从1999年到2000年，中国PDA产品市场迅猛发展，在短短的一年间膨胀到100万台的市场规模。随着市场的成熟和人们信息需求的提高，小体积大屏幕的PDA配备手写笔是必然趋势，而中文手写输入成了PDA最吸引人的功能，所以当前PDA的竞争已演化成中文手写识别技术的竞争。紫光文通看准了PDA手写输入软件的巨大商机，利用其中文手写辨识核心技术的领先优势，积极努力为各种PDA提供中文输入系统。

目前紫光文通开发的应用于PDA的中文手写识别软件拥有极其强大的辨识核心。它对于一般书写的正确识别率高达98%以上，尤其令人叹服的是，它可以轻松实现连笔识别，即使面对比较零乱的草笔字，也能精准地辨认出来，真正达到\笔笔都得意\的理想境界。其软件的识别范围包括中文简体、中文繁体、英文、数字及各种符号，充分显示其\火眼金睛\般的识别威力。识别率一直是中文手写产品的核心与关键，紫光文通凭借清华大学强大的研发实力，及十余年在模式识别领域的潜心研究，其手写产品的识别率均已趋于成熟。但由于PDA的处理器速度远远低于传统PC的CPU，始终限制着中文手写识别软件在PDA上的应

〉嵌入式手写识别技术（１）

随着科技进步和全球信息交流的扩大，目前个人便携数字移动产品迅速发展，从1999年到2000年，中国PDA产品市场迅猛发展，在短短的一年间膨胀到100万台的市场规模。随着市场的成熟和人们信息需求的提高，小体积大屏幕的PDA配备手写笔是必然趋势，而中文手写输入成了PDA最吸引人的功能，所以当前PDA的竞争已演化成中文手写识别技术的竞争。紫光文通看准了PDA手写输入软件的巨大商机，利用其中文手写辨识核心技术的领先优势，积极努力为各种PDA提供中文输入系统。

目前紫光文通开发的应用于PDA的中文手写识别软件拥有极其强大的辨识核心。它对于一般书写的正确识别率高达98%以上，尤其令人叹服的是，它可以轻松实现连笔识别，即使面对比较零乱的草笔字，也能精准地辨认出来，真正达到\笔笔都得意\的理想境界。其软件的识别范围包括中文简体、中文繁体、英文、数字及各种符号，充分显示其\火眼金睛\般的识别威力。识别率一直是中文手写产品的核心与关键，紫光文通凭借清华大学强大的研发实力，及十余年在模式识别领域的潜心研究，其手写产品的识别率均已趋于成熟。但由于PDA的处理器速度远远低于传统PC的CPU，始终限制着中文手写识别软件在PDA上的应

基于SVM的手写体 基于SVM的手写体 SVM 汉字识别姓名： 姓名： 学号： 学号： 高长进 030601504福州大学数学与计算机科学学院

2012-2-15

福州大学毕业设计答辩讲稿

研究目的脱机手写体汉字识别作为汉字识别领域 中最难的课题， 中最难的课题，具有相当的研究价值和发 展前景。 展前景 为了探寻进行脱机手写体汉字识别的更 加实用有效的方法， 加实用有效的方法，本文讨论了利用支持 向量机SVM对脱机手写体汉字进行识别的 向量机 对脱机手写体汉字进行识别的 方法。 方法。

研究背景联机手写体汉字识别：难度小， 联机手写体汉字识别：难度小，发展成熟 脱机手写体汉字识别：难度高， 脱机手写体汉字识别：难度高，有待发展

研究意义理论意义 ：促进相关学科的发展与完善以及各 学科的相互融合与借鉴 应用价值 ：促进人机交互，加快信息流动，创 促进人机交互，加快信息流动， 造巨大的经济效益

2012-2-15

福州大学毕业设计答辩讲稿

研究方法特征提取算法1. 小波多网格特征提取法 2. 笔画密度投影法 3. 复合特征

分类识别算法1. 支持向量机算法 LIBSVM工具 2. LIBSVM工具2012-2-15 福州大学毕业设计答辩讲稿 4

图像预处理图像二值化

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%

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%