手寫體數(shù)字識(shí)別.pdf

1、自從計(jì)算機(jī)問世以來,讓機(jī)器具有模式識(shí)別能力一直是計(jì)算機(jī)科學(xué)家們的努力方向.研究表明,對(duì)視覺和聽覺信息的處理過程,不僅僅是一個(gè)感知過程,也是一個(gè)認(rèn)知過程.因此,研究模式識(shí)別,是理解人類智能的本質(zhì)的重要途徑.字符識(shí)別是一個(gè)傳統(tǒng)和典型的模式識(shí)別問題,脫機(jī)手寫數(shù)字識(shí)別是一個(gè)典型的大類別的模式識(shí)別問題.手寫體數(shù)字具有不同字符字型相差不大、相同字符有多種不同寫法、數(shù)字沒有上下文關(guān)系等等特點(diǎn),使得脫機(jī)手寫體數(shù)字識(shí)別成為識(shí)別領(lǐng)域最大的難題和最終的目標(biāo).

2、在這種大類別識(shí)別的研究中,傳統(tǒng)上大多采用匹配的方法來解決問題.原因是方法的實(shí)現(xiàn)比較簡單.但是,基于匹配的方法分類精度比較低.近年來,對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)高度并行的,非線性的,具有很高冗余度的系統(tǒng),同時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的自學(xué)習(xí)自組織能力,是我們能在與外部世界的交互作用下,實(shí)現(xiàn)無法用傳統(tǒng)的計(jì)算理論表達(dá)清楚的功能.所有這些,使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一種認(rèn)知模型在模式識(shí)別中得到了成功的應(yīng)用.更重要的一點(diǎn)是,網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)機(jī)制為綜合集

3、成中倡導(dǎo)的人機(jī)集成的實(shí)現(xiàn)提供了有利的工具.本文主要研究了手寫字符識(shí)別.重點(diǎn)在利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手寫數(shù)字識(shí)別的預(yù)處理階段,并對(duì)傾斜的數(shù)字圖像提出了一種新的校正方法,這種方法既易于理解又簡單易行.傳統(tǒng)的校正方法,都是在首先估算出數(shù)字圖像的大概的傾斜角度,然后再根據(jù)這個(gè)角度進(jìn)行傾斜校正.但是估算出的傾斜角度往往誤差較大,這對(duì)于傳統(tǒng)的用于模板匹配或是用力矩來識(shí)別的識(shí)別算法影響不是很大.可對(duì)于利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來識(shí)別手寫數(shù)字來說,如果用來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特