手写数字字符识别
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摘要：模式识别是目前世界热门的前沿研究课题，文字识别作为模式识别的一个重要分支，结合了图像处理，模式识别等多项技术,而数字字符识别系统作为文字识别系统的一部分，现在也受到了重视。数字字符识别系统作为一个专门的计算机数字识别系统，能够有效地判断和提取有数字的图像数据并实时准确的识别出图像中的数字字符。本文提出了一个完整的数字字符识别方法。主要内容包括综述了国内外流行的字符识别算法，并介绍了数字字符系统的每一个组成部分和实现方法。采用了基于调节因子的灰度均值二值化算法对图像进行二值化，将数字图像进行准确分离为数字前景和背景。本文还采用了投影法对字符串进行分割，很好的解决了字符分割的问题。分割结束后将字符归一化为标准大小，然后提取字符的多组特征向量，利用模板匹配法进行数字字符的识别。数字字符识别系统的实现效果表明，本文介绍的数字字符识别方法速度快，适合应用在实时系统中，适应性较强，识别率也不错。
关键词：MATLAB；字符识别；二值化；均值滤波；双线性插值；神经网络
1. 前言??? 12绪论??? 12.1课题背景??? 12.2 课题研究背景??? 22.3字符识别算法的综述??? 22.4? 字符识别简介??? 32.4.1字符识别发展概况??? 32.4.2 字符识别原理??? 42.5模板匹配的初次识别??? 43.数字字符识别系统设计??? 53.1系统的组成??? 53.2系统的模块??? 63.3图像预处理模块的设计??? 63.4数字识别模块的设计??? 73.5界面设计??? 84.数字字符识别系统的实现??? 84.1图像数据读取??? 84.2图像的灰度化和二值化??? 84.3均值滤波??? 94.4字符分割??? 104.5字符归一化??? 104.6字符细化??? 134.7特征提取??? 144.7.1? 特征提取基本概念??? 144.8字符识别??? 19致谢??? 24参考文献??? 25附录??? 27
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字符识别的原理如上图所示。文字经光电扫描，模数转换为带灰度值的数字信号送至预处理环节。预处理的内容和要求取决于识别方法，一般包括行字切分，二值化，规范化等。经过预处理，字符模式成为规范化的二值数字点阵信息。对该二值化汉字点阵，抽取一定的表达形式后，与存储在字典中已知的标准字符表达形式匹配判别，就可识别出输入的未知字符。图1.3中点划线以下是识别系统的学习部分。学习是根据多个未知字样抽取出模式表达形式，自动构造或修改充实字典，不断提高系统识别率。字符的模式表达形式和相应的字典形式有多种，每种形式又可以选择不同的特征，每种特征又有不同的抽取方法。这些就使得判别方法和准则以及所用的数学工具不同，形成了种类繁多，形式各异的字符识别方法。
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