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手写体数字识别第一章绪论 (3)1.1课题研究的意义 (3)1.2国内外究动态目前水平 (4)1.3手写体数字识别简介 (4)1.4识别的技术难点 (5)1.5主要研究工作 (5)第二章手写体数字识别基本过程： (6)2.1手写体数字识别系统结构 (6)2.2分类器设计 (7)2.2.1 特征空间优化设计问题 (7)2.2.2分类器设计准则 (7)2.2.3分类器设计基本方法 (8)3.4 判别函数 (9)3.5训练与学习 (10)第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别 (10)3.1贝叶斯由来 (10)3.2贝叶斯公式 (11)3.3贝叶斯公式Bayes决策理论： (12)3.4贝叶斯应用于的手写体数字理论部分： (15)3.4.1.特征描述： (15)3.4.2最小错误分类器进行判别分类 (17)第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现 (18)4.1 手写体数字识别的流程图 (18)4.2具体功能实现方法如下： (19)结束语 (25)致谢词 (25)参考文献 (26)附录 (27)摘要数字识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。
随着计算机技术的发展，人类对模式识别技术提出了更高的要求。
特别是对于大量己有的印刷资料和手稿，计算机自动识别输入己成为必须研究的课题，所以数字识别在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理等方面有着广阔的应用前景。
对手写数字进行识别，首先将汉字图像进行处理，抽取主要表达特征并将特征与数字的代码存储在计算机中，这一过程叫做“训练”。
识别过程就是将输入的数字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较，找出最相近的字就是识别结果。
本文主要介绍了数字识别的基本原理和手写的10个数字字符的识别系统的设计实现过程。
第一章介绍了数字识别学科的发展状况。
第二章手写体数字识别基本过程。
第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别。
第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现，并对实验结果做出简单的分析。
《大词汇量脱机手写蒙古文整词识别研究》篇一一、引言随着信息技术的发展，手写文字识别技术越来越受到关注。
其中，脱机手写蒙古文整词识别是近年来研究的热点。
该技术能够将手写的蒙古文字符转换成计算机可编辑的数字格式，从而提高了信息处理的效率和准确性。
本文旨在探讨大词汇量脱机手写蒙古文整词识别的相关研究，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、研究背景蒙古文作为一种独特的文字系统，具有其独特的书写风格和特点。
脱机手写蒙古文整词识别技术是指在没有计算机辅助设备的情况下，通过手写输入蒙古文字符，然后由计算机进行识别和转换的技术。
随着移动互联网和智能设备的普及，脱机手写蒙古文整词识别技术越来越受到关注。
然而，由于蒙古文的书写风格和特点的复杂性，以及大词汇量的挑战，该技术的实现仍然存在一定的难度。
三、研究现状目前，针对脱机手写蒙古文整词识别的研究主要集中在特征提取、模型训练和词汇扩展等方面。
特征提取是识别技术的关键步骤之一，其目的是从手写输入中提取出有效的特征信息。
针对蒙古文的书写特点，研究者们提出了多种特征提取方法，如基于轮廓的特征提取、基于笔画顺序的特征提取等。
模型训练则是通过大量的训练数据来优化模型的参数，提高识别的准确率。
针对蒙古文的复杂性，研究者们采用了多种机器学习算法进行模型训练，如支持向量机、神经网络等。
词汇扩展则是为了解决大词汇量的问题，通过构建词汇表、使用语言模型等方法来提高识别的效率。
四、研究方法本研究采用基于深度学习的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行特征提取和模型训练。
首先，我们收集了大量的脱机手写蒙古文字符样本，并进行预处理和标注。
然后，我们使用CNN和RNN进行特征提取和模型训练，通过调整模型的参数和结构来优化模型的性能。
此外，我们还采用了语言模型进行词汇扩展，以提高识别的准确率和效率。
五、实验结果我们通过实验验证了所提出的方法的有效性。
实验结果表明，所提出的基于深度学习的模型在特征提取和模型训练方面具有较好的性能，能够有效地识别手写的蒙古文字符。
手写字符识别原理
手写字符识别原理是指通过计算机技术和图像处理技术，将手写的字符转换成计算机可以识别的数字或文字。
其原理可以分为三个步骤：
第一步是前期处理，主要是对手写字符进行预处理，包括图像的二值化、去噪和分割等操作，将手写字符转换为计算机可处理的图像数据。
第二步是特征提取，对处理后的图像数据进行特征提取。
这里的特征是指一些能够区分不同字符的关键信息，如字符的线条、曲线、角度、密度等。
通常会采用数学方法将这些特征提取出来，并用数字表示。
第三步是分类识别，将特征提取后的数字输入到分类器中，进行分类识别。
分类器通常是通过机器学习的方法训练出来的模型，模型中包含了不同字符的特征和对应的分类标签。
当输入新的数字时，分类器会根据其特征和模型进行比对，最终将其识别为相应的字符。
以上三个步骤是手写字符识别的基本原理，其具体实现和算法多种多样，主要取决于应用场景和数据集。
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判断题1．西文字符在计算机中通常采用ASCII码表示，每个字节存放1个字符。
T2．GIF格式的图像是一种在因特网上大量使用的数字媒体，一幅真彩色图像可以转换成质量完全相同的GIF格式的图象。
F（如GIF格式的图像的色彩过半数256色）3．DVD与VCD相比其图像和声音的质量均有了较大提高，所采用的视频压缩编码标准是MPEG-2。
F（VCD压缩编码标准是MPEG-1）3．MP3与MIDI均是常用的数字声音，用它们表示同一首钢琴乐曲时，前者的数据量比后者小得多。
F4．彩色电视信号传输时，是把RGB三基色转换为亮度和色度信号(如YUV)后再进行传输的。
T5．GB2312-80字符集构成一个二维平面，它分为94行、94列，共有6700多个简体汉字。
T（3755+3008=6763）6．GBK是我国继GB2312-80后发布的又一汉字编码标准，它不仅与GB2312-80标准保持兼容，而且还增加了包括繁体字在内的许多汉字和符号。
T7．我国多数大城市已开通了数字电视服务，但目前大多数新买的电视机还不能直接支持数字电视的接收与播放。
T8．将音乐数字化时使用的取样频率通常比将语音数字化时使用的取样频率高。
T9．声波经话筒转换后形成数字信号，再输出给声卡进行数据压缩。
F10．GB18030是一种既保持与GB2312-80、GBK兼容，又有利于向UCS/Unicode过渡的汉字编码标准。
T11．图像的大小也称为图象的分辨率（包括垂直分辨率和水平分辨率）。
若图像大小超过了屏幕分辨率（或窗口），则屏幕上只显示出图像的一部分，其他多余部分将被截掉而无法看到。
F12．无论使用那种汉字输入法输入同一个汉字时，它们都被转换成为该汉字的机内码。
T 13．联机手写文字比脱机手写体文字更容易识别。
T14．脱机手写体文字识别输入已经实用化。
F15．文本编辑的目标是确保文本内容正确无误。
T16．文本排版的目标是使文本清晰、美观、便于阅读。
