VC手写体数字识别的软件设计

   摘  要
手写体数字识别是利用机器或计算机自动辨认手写体阿拉伯数字的一种技术，是光学字符识别技术的一个分支。由于阿拉伯数字的世界通用性，并且数字的识别和处理也常常是一些自动化系统的核心和关键，所以对手写体数字识别研究通用性强，且意义重大。
本文主要的研究的工作集中在图像预处理和选择合适的特征向量，并实现一个完整手写体数字识别系统。本文中对几种常见的二值化算法进行比较，并最终选择基于梯度的二值化算法；在本文中，提出了一种方法来解决结构点检测的传统方法的缺陷。另外本文还提出将一般用来直接识别字符的凸凹特征作为字符的特征向量之一。
通过对NIST的数据进行测试，实验数据表明本文设计的数字识别系统对手写体数字识别具有较高的识别率。 [资料来源：http://THINK58.com]

关键词：手写体数字识别，特征向量，二值化算法，凸凹特征
目  录
1  绪论 1
1.1  字符识别概述 1
1.2  手写数字识别的意义和应用前景 2
1.3  字符识别的研究与发展 3
1.4  手写数字识别的难点 3
1.5  国内外研究现状 4
1.6  手写体数字识别系统概述 5
1.7  本文内容安排 6
2  手写体数字识别中预处理技术 8
2.1  平滑去噪 8
2.2  二值化 10
2.3  归一化 16
2.4  倾斜校正 20
2.5  细化 22
3  手写体数字识别中串切分技术 25
3.1  切分方法概述 25
3.2  手写数字串常用方法简介 25
3.2.1  投影法的直线切分 25
3.2.2  滴水算法 26
3.2.3  动态规划算法 26
3.2.4  滑动窗口法 26
3.2.5  多模具切分法 26
3.3  本文手写数字串切分方法介绍 27
4  手写体数字识别中特征值提取技术 29
4.1  特征提取概述 29
4.2  手写体字符特征提取方法概述 30 [资料来源：THINK58.com]
4.3  手写体数字识别中的结构特征提取 32
4.3.1  结构点特征 32
4.3.2  穿越密度特征 34
4.3.3  投影特征 35
4.4  手写体数字识别中的统计特征提取 36
4.4.1  重心矩特征 36
4.4.2  粗网格特征 36
4.4.3  水平、垂直投影特征 37
4.4.4  环凸凹特征 38
4.4.5  全局Kirsh边缘方向特征 39
5  人工神经网络分类器 41
5.1  人工神经网络概述 41
5.2  BP神经网络概述 42
5.3  本文的神经网络结构设计 44
6  系统实现与结果分析 47
6.1  系统实现 47
6.1.1  系统实现环境 47
6.1.2  系统处理过程图 47
6.2  结果分析 48
7  结束语 50
附录：NIST样本库的文件结构 51
参 考 文 献 52
致  谢 54

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1  绪论
1.1  字符识别概述
光学字符识别（Optical Character Recognition，简称OCR）是20世纪20年逐步发展起来的一门自动化技术，是图像处理与模式识别领域的一个重要分支[1]。其目的就是通过扫描、摄像等光学输入方式将汉字报刊、计算机毕业设计，书籍、文稿及其它印刷品的文字转化为图像信息，将图形、表格的图像进行保存，再利用文字识别技术将图像内的文字或表格中的资料一律变成计算机能识别的文字，以便于计算机的管理维护。它能够减少存储容量、通讯交流的信息、循环利用已识别出的文字以及节省因键盘输入而浪费的人力、物力、财力和时间。[计算机毕业网-免费计算机毕业设计|计算机毕业论文|计算机硕士论文|计算机网络毕业设计|计算机专业毕业设计|计算机硕士论文|电大毕业论文|开题报告|www.think58.com]2.372384E-032012-2-19
手写数字识别（Handwritten Numeral Recognition，简称HNR）是OCR的一个分支，计算机硕士论文，它的任务是把手写阿拉伯数字（如0，1，2，……，9）通过非键盘方式输入到计算机中，以便作进一步的处理和应用，给计算机建立视觉系统，自动辨识人用笔写在纸（介质）上的数字。它属于模式识别、人工智能的一个重要分支，涉及到模式识别和图像处理、人工智能、统计决策理论、模糊数学、组合数学、信息论、计算机等学科；同时也涉及心理学等，是介于基础研究与应用研究之间的一门综合性的技术[2]，在办公室、机器翻译等方面具有重大实用意义。手写体数字的识别是人们研究较为深入的一个领域。文字识别作为计算机技术的一个领域在许多的环境当中都有着非常广泛的应用。计算机毕业论文，文字识别是新一代智能计算机接口的重要组成部分。近二十年来，国内外对各种字符进行了广泛深入的研究，研究出了许多非常有效的识别算法，与此同时用于各种字符识别的应用软件也越来越丰富。 think58 [资料来源：http://www.THINK58.com]
2.4  倾斜校正 内容来自think58

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