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手写体数字识别系统的设计与实现 开题报告.doc

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手写体数字识别系统的设计与实现 开题报告.doc

毕业设计(论文)开题报告题目:手写体数字识别系统的设计与实现一、本课题研究的目的:手写体数字识别一直是多年来的研究热点,也是图像处理和模式识别领域中的研究课题之一。手写体数字识别实用性很强,在大规模数据统计(如例行年检,人口普查),财务,税务,邮件分拣等等应用领域中都有广阔的应用前景。样本数据采样、样本预处理算法、特征提取算法、识别算法是手写数字识别系统主要研究的问题。本课题是针对手写体数字识别的理论和方法,包括预处理、提取数字字符的结构特征和笔划特征、模板匹配识别方法,并以C++作为编程语言开发一个小型的具有友好图形用户界面的自由手写体数字识别系统。二、设计(研究)现状和发展趋势(文献综述):光学字符识别(OCR)是目前字符识别研究中使用最广泛的方法,手写数字识别是OCR的一个研究方向,它研究的对象是如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。由于问题的特殊性,传统的OCR方法不能有效地解决这些问题。因此,手写数字的识别方法应该是一种具有自适应、抗干扰、能够有效地解决手写数字分割、统计模式识别与结构模式识别相结合的方法。在过去的数十年中,研究者们曾使用基于结构特征的方法[1]、基于统计特征的方法[1]、基于神经网络的方法[2-3]解决手写数字识别问题,取得了不少令人满意的成果。结构特征[4-5]通常包括园、端点、交叉点、笔划、轮廓等,能描述字符的结构,在识别过程中能有效地结合几何的知识,因此能够得到可靠性较高的识别结果;统计特征[6]通常包括点密度的测量、矩、特征区域等,易于训练,而在给定的训练集上能够得到相对较高的识别率。基于神经网络的方法是采用人类大脑神经中学习反馈的思想,通过用户训练得出正确的识别结果。是当今应用的最广泛的方法,其特点在于样本数可以比较少,因此有比较好的运行效率,实现比较简单。但识别的过程需要人的参与(训练),识别的正确率受用户主观因素的影响。误差反向传播神经网络,简称BP网络[7],是一种朝着满足给定的输入输出关系方向进行自组织的神经网络,目前已经成为广泛使用的网络,并以此为基础做了很多改进,发展了很多快速收敛学习算法。支持向量机,简称SVM[8],是统计学习方法,应用于寻找图像像素之间的特征差别,分类的准确率很高,正成为当今研究的热点。三、研究的重点与难点,拟采用的研究手段:手写数字识别问题中具体实现时的几个关键阶段及处理方法:

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