手写体数字识别系统的设计与实现答辩稿.ppt

手写体数字识别系统的设计与实现手写体数字识别系统的设计与实现中文摘要英文摘要设计方案系统设计流程预处理特征提取BP神经网络识别系统界面总结致谢手写体数字识别系统的设计与实现手写体数字识别是多年来的研究热点，也是字符识别中的一个重要问题。手写体数字识别在邮政、金融领域应用广泛。当涉及到数字识别时，人们往往要求识别器有很高的识别可靠性，特别是有关金额的数字识别时，因此，针对这类问题的处理系统设计的关键环节之一，就是设计出高可靠性和高识别率的手写体数字识别方法。本文在对手写识别主要方法分析和研究的基础上，设计了一个基于BP神经网络的手写体数字识别系统。该系统首先对数字字符进行灰度化、二值化、细化、分割等预处理，然后采用逐象素特征提取法的特征提取方法提取字符特征，最后使用训练好的BP神经网络识别手写的数字。实验表明，本系统对于较规范的手写体数字的识别达到了很好的识别效果。DESIGNOFHANDWRITTENDIGHTRECOGNITIONSYSTEMHandwrittennumeralrecognitionisahotspotofstudyforyears,andisaimportantissueofcharacterrecognition.Handwrittennumeralrecognitionisappliedbroadlyinpostandfinancialenvironment.Whencomedowntonumeralrecognition,theemphasespeoplethinkisitsdependability,especiallyrefertomoney-digitrecognition.Sooneofthekeystepsforthesequestionsisdesigningahigh-dependabilityandhigh-accuracyhandwrittennumeralrecognitionsystem.Basedontheanalysisandresearchofthemethodofhandwrittenrecognition,thedesignofahandwrittennumeralrecognitionsystembasedonBPneuralnetworkisachievedinthispaper.Infirst,itisthepretreatmentofgraying,partition,thinningprogress,cutsapartetc.Thenalgorithmofpixel-by-featureextractionhasbeenadoptedinhandwrittennumeralrecognition.Finally,recognizenumberusingtheBPneuralnetworkwhichwaswelltrained.Experimentshowrecognitionsysteminthi