基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脫機(jī)手寫數(shù)字識(shí)別.pdf

1、手寫數(shù)字識(shí)別是一個(gè)經(jīng)典的模式識(shí)別問題，具有重大的理論研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用前景。目前研究人員對(duì)此做了大量的研究工作，提出了很多模式識(shí)別的算法，極大的提高了手寫數(shù)字系統(tǒng)的識(shí)別精度。然而手寫數(shù)字識(shí)別技術(shù)仍存在很多技術(shù)難點(diǎn)，尤其對(duì)于脫機(jī)手寫識(shí)別技術(shù)。 本論文首先闡述了計(jì)算機(jī)字符識(shí)別的必要性，論述了脫機(jī)手寫數(shù)字識(shí)別的研究意義和研究難點(diǎn)問題。接著討論了數(shù)字識(shí)別預(yù)處理的一般過程，主要包括灰度化、圖像增強(qiáng)、二值化、傾斜矯正、字符細(xì)化、字符分割和歸一化

2、等。在對(duì)手寫數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，引入了基于小波變換的圖像特征提取算法，該算法比像素級(jí)特征提取更能適應(yīng)手寫數(shù)字變動(dòng)性大的特點(diǎn)。 在分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類和發(fā)展基礎(chǔ)上，本文將Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于脫機(jī)手寫數(shù)字識(shí)別，建立了脫機(jī)手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。重點(diǎn)對(duì)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式和連接權(quán)的設(shè)計(jì)方法等進(jìn)行了討論分析，并對(duì)基于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的脫機(jī)手寫數(shù)字識(shí)別系統(tǒng)的樣本選擇和圖像預(yù)處理