基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现(2)

字母的识别，已经可以做到对书写不加任何的限制。非限制性手写OCR的研究始终以阿拉伯数字为主导。这事因为，第一，十个阿拉伯数字是全世界的一套通用字符。第二，在数字的许多应用场合，如报表、账单、支票等，手写体还难以被印刷体所替代，而且对识别的可靠性要求极高。三，由于类别数少，所以模式识别中的许多方法研究均可以以数字识别作为实验背景。对脱机手写体字符的研究，人们由简单集成笔画密度、笔画方向和背景特征方法过渡到特征匹配方法，进而过渡到结合神经网络方法，随着对识别可靠性要求的提高，九十年代以后，多分类器集成方法成为了一个研究重点。

1.2神经网络在手写体数字识别中的应用

目前，随着计算机的迅速发展，性能价格比的不断提高，模式识别技术已经从理论探讨为主发展到大量的实际应用，人们将更多的注意力开始转向那些用于语音、图像、机器人以及人工智能等的模式识别实际问题。解决这些问题的关键是需要进行复杂而庞大的实时数据处理，而现有计算机的存贮容量及计算复杂性的局限，使得真正实时化的应用受阻。这种面向实时应用的模式识别问题促使人们开始将并行处理的神经网络[4]应用到模式识别，而神经网络模式识别技术又将模式识别实时应用推进了一大步，手写体数字识别就是这种应用的一个很重要的领域。

手写体数字识别是一项极具研究价值的课题，随着神经网络[1]和模糊逻辑技术的发展，人们对这一问题的研究又采用了许多新的方法和手段，也使得这一古老的课题焕发出新的生命力[5]。目前国际上有相当多的学者在研究这一课题，它包括了模式识别领域中所有典型的问题:数据的采集、处理及选择、输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练。人工神经网络为手写体数字识别提供了新的手段。正是神经网络所具有的这种自组织自学习能力、推广能力、非线性和运算高度并行的能力使得模式识别成为目前神经网络最为成功的应用领域。

二十多年来，人们在数字识别领域做了大量的研究工作，所提出的各种方法在印刷体和手写印刷体数字识别方面已经取得了较好的成绩，识别率稳定在96%左右。但是自由手写体数字的识别工作目前并不成熟，仍旧是文字识别中最有挑战性的课题之一。

字符识别长期以来都是采用传统的识别方法，对印刷体字符的识别率一般只是稳定在96％左右，不能进一步提高；而对手写体字符的识别，其研究还处于探索阶段，其识别率还相当低，因此，为了提高识别率，就必须寻求新的方法和途径。

进入九十年代以来，人工神经网络（ANN）技术发展十分迅速，它具有模拟人类部分形象思维的能力，是一种模仿人脑学习、记忆、推理等认知功能的新方法。

特别是它的信息并行分布式处理能力和自学习功能等显著优点，更是激起了人们对它的极大的兴趣。人工神经网络是由一些类似人脑神经元的简单处理单元相互连接而成的复杂网络。已涌现出许多不同类型的ANN及相应的学习算法，其中BP（或EBP-Error Back Propagation）网络及学习算法得到了广泛关注和研究，并在数字识别方面取得了许多有意义的应用成果。

1.3 论文结构简介

本毕业设计主要解决以图像形式存在的手写体数字识别的问题。整体分为三个部分，第一部分是图像预处理，第二部分是对手写体数字的结构特征的提取，第三部分是设计神经网络并对前面得到的样本数据进行学习和训练。

本文通过图像预处理和数字特征提取以后基于神经网络的判别方法，然后结合使用了MATLAB工具箱中提供的人工神经网络函数设计了一种手写数字识别的新方法。实验表明，该方法可以获得较好的识别率。

第二章 手写体数字识别

2.1手写体数字识别的一般方法及难点

字符识别问题的研究已有几十年的历史了，但时至今日，字符识别的研究成果远未达到人们所期望的，这其中有理论研究和技术实现等多方面因素. 在理论方面，我们对人类的视觉认知机理的研究还只是初步的，远未达到深入和透彻的水平。在技术方面，我们使用的计算机的运算水平和存储能力， 比起人脑的信息存储和处理能力有很大差距. 因此，目前的文字识别只能建立在现有的理论基础上，使用现有的技术来研究和解决问题。手写体数字识别是字符识别的一个分支，问题虽然简单，但却有较大的实用价值。

数字的类别虽然只有十种，笔划又简单，其识别问题表面上是一个较简单的分类问题。但实际上，虽然各种新的识别算法不断的推出。其识别率和误识率仍距实用有相当距离。手写阿拉伯数字具有变形多差异大的特点，字形与书写人的职业、文化程度、书写习惯以及所使用笔墨纸张所处环境等都有关，所以手写体数字变形多、规律复杂。具体地说有两个：一是0～ 9 十个数字中，其中的一些数字字形相差不大，使得准确区分某些数字相当困难;二是数字虽然只有十种，但同一数字写法千差万别。不同的人写出的同一个数字都有差别，即使同一个人在不同的时候也会有不同的写法。笔划的书写顺序经常发生变化，因此极大地增加了匹配的难度。一般人写字时都不会一笔一划的书写，为了节省时间，连笔字是自然而然的事情，对于结构识别而言，连笔一方面使笔划种类大大增加，甚至达到难以归纳的程度；另一方面，连笔又使得笔段抽取难度大增，因为连笔会增加一些冗余笔段，连笔造成的畸变又会使笔段方向严重离散。总之，连笔不论对于基于哪种基元的结构识别都是严峻的挑战。这是造成手写数字识别过程复杂、达到较高识别率困难的根本原因。

如图2.1各种各样的手写体数字。

图2.1 各种各样的手写体数字

2.2 图像预处理概述

预处理[6]是字符识别重要的一环, 它把原始的图像转换成识别器所能接受的二进制形式。

要识别手写体数字首先要对其字符图像进行预处理。预处理的主要目的是去除字符图像中的噪声、压缩冗余信息, 得到规范化的点阵, 为识别做好准备。这就要求预处理在消除图像中与识别无关的因素时尽量保持原图像的字符特征。

手写体数字图像预处理的过程，就一般情况而言，主要经过如图2.2所示的几个步骤。不同的识别方法对预处理的项目和要求有所不同。如结构识别方法[7]，对字符规范化可以从简，甚至不需要。有的识别方法对细化要求很高，有的则不需要细化。本章中将分别对平滑去噪、二值化、归一化和细化分小节讨论。

图2.2 图像预处理的基本流程

2.3 图像预处理的处理步骤

2.3.1 图像的平滑去噪

手写体数字由于其随机性大，断笔，连笔、飞白状况时常发生，为了减少灰度图像的一些不该出现的黑白噪声，可以采用图像的平滑去噪技术。

进行图像平滑处理的是一种空域滤波器[8]，空域滤波器一般可分为线性滤波和非线性滤波两类。线性滤波器的设计常基于对傅立叶变换的分析，如均值滤波器；非

线性滤波器则一般直接对邻域进行操作，如中值滤波器。

以下为采用中值滤波对图像进行平滑处理的部分代码[9]：

for i=2:175;

for j=2:259

Xtemp=0;

for m=1:3

for n=1:3

Xtemp=Xtemp+X2(i+m.2,j+n.2);

end

end

Xtemp=Xtemp/9;

X3(i,j)=Xtemp;

end

end

2.3.2 二值化处理

图像的二值化就是把图像中的像素根据一定的标准划分成两种颜色。在这个系统中就是根据像素的灰度值处理成黑白两种颜色。对数字字符图像二值化后要能真实的再现原数字, 其基本 …… 此处隐藏：2864字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……