數字識別系統(tǒng)的畢業(yè)論文

1、2手寫數字識別的研究與應用摘要：要：手寫體數字識別模式識別領域中最成功的應用之一。由于識別類型較少，在實際生活中有深遠的應用需求，一直得到廣泛的重視。近年來隨著計算機技術和數字圖像處理技術的飛速發(fā)展，數字識別在電子商務、機器自動輸入等場合已經獲得成功的實際應用。人工神經網絡是模式識別中一個重要的分支之一。本論文主要才用VC編寫并實現了一個基于BP神經網絡的手寫數字識別系統(tǒng)。系統(tǒng)分為圖像處理和數字識別兩個部分。系統(tǒng)首先需要進行訓練之后再把

2、所要識別的圖片輸入系統(tǒng)經過圖片預處理之后進行數字識別。關鍵詞關鍵詞：圖像處理；神經網絡；數字識別第一章第一章數字識別概述數字識別概述模式識別是六十年代初迅速發(fā)展起來的一門學科。由于它研究的是如何用機器來實現人及某些動物對事物的學習、識別和判斷能力，因而受到了很多科技領域研究人員的注意，成為人工智能研究的一個重要方面。字符識別是模式識別的一個傳統(tǒng)研究領域而在字符識別中數字識別也成為現在研究的一個熱點。數字識別分為印刷數字識別和手寫數字識別

3、。在手寫數字和印刷體數字識別在兩個領域手寫數字識別的難度比較大。手寫數字識別難度主要在于：一、數字相似性大，但字形相差不大；二、數字雖只有十種，但筆劃簡單，同一個數字寫法差別巨大；三、手寫數字存在大量斷筆和毛刺，對識別造成影響。手寫數字識別過程主要分為預處理、特征提取和識別三個階段。手寫體數字識別可以用在很多方面，如郵政編碼自動識別系統(tǒng)﹑銀行支票自動處理系統(tǒng)等一般情況。但是涉及到銀行、支票等業(yè)務的時候對于數字要求也變的很高，因此對于系統(tǒng)

4、的正確率和準確率的要求相應的也會變得很高。1.1手寫數字識別的一般方法及比較手寫數字識別的一般方法及比較由于手寫數字有很大的隨意性，筆劃簡單，同一個數字寫法差別巨大，所以近年來沒有一種簡單的數字識別系統(tǒng)在數字識別方面有很高的數字識別率?，F在很多的研究者已經把知識運用到預處理和特征提取這兩方面從而提高數字識別系統(tǒng)的識別率。近年來，人工智能中專家系統(tǒng)方法、人工神經網絡方法已應用于手寫數字識別。在手寫數字識別的研究中，神經網絡技術和多種方法的