(完整版)手写体数字识别系统设计毕业设计

手写数字识别系统的设计与实现随着数字化时代的到来，智能化已经成为了趋势，人工智能的发展需要更精准有效的数据判别处理。

实现手写数字识别系统，可以广泛应用于智能交互、机器人、OCR等领域。

本文将描述手写数字识别系统的设计和实现过程。

一、系统设计手写数字识别系统输入手写数字图像，输出代表数字的数值。

总体设计思路如下：1.数据采集与存储用户输入手写数字图像后，通过归一化等方法去除噪点，存储为图片格式，可以使用20x20像素，黑白二值化的PNG格式存储。

2.特征提取与向量化将图片转化为向量，提取手写数字特征。

常用的特征提取方法是SIFT描述符提取和HOG特征提取，本文采用HOG特征提取方法。

基本步骤如下：a. 图像预处理：将彩色图片转化为灰度图片b. 局部块划分：将图片分为若干块c. 计算梯度直方图：对每一个块进行梯度直方图的计算d. 归一化：将梯度直方图归一化，得到HOG向量3.分类模型及算法采用深度学习神经网络模型进行分类，训练集采用MNIST公开数据集，由于输入的都是28*28的黑白图片，最后需要对数据进行调整，不符合识别输入数据的标准，将输入大小调整为20*20。

采用神经网络库tensorflow，设计softmax回归模型，定义交叉熵损失函数并使用梯度下降法或Adam优化算法最小化损失。

4.模型评估和调优使用测试集对模型进行评估，计算准确率、精度、召回率、F1值等，并采用正则化、dropout等技术对模型进行优化和调整。

5.系统集成与优化将OCR识别模型和手写数字识别系统进行整合，并加入人机交互的界面设计，实现常规数字识别等操作。

二、系统实现整套系统使用python语言实现，通过tensorflow实现深度神经网络模型的训练和预测。

主要步骤如下：1.数据采集与存储：从kaggle网站上下载手写数字数据集，并使用python pandas库对数据集进行处理和存储，确保数据安全、方便、快速可靠的存储和使用。

手写数字识别系统的设计与实现摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 6.0为编译环境，使用MFC进行图形图像界面开发的系统。

主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写，在此窗口中可以进行数字的保存及清屏，然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字，从而进行数字的预处理，其中包括灰度化及二值化处理，然后进行特征提取，最后实现数字的识别。

本系统的界面设计友好，流程正确，功能也较为完善。

实验结果表明，本系统具有较高的识别率。

关键词：绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别目录前言 (4)概述 (5)1 需求分析 (6)1.1 功能需求分析 (7)1.2 性能需求分析 (7)1.3 数据需求分析 (8)1.4 相关软件介绍 (8)2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (8)2.1 系统整体功能模块设计 (8)2.2 手写数字识别系统的基本原理 (9)2.2.1 数字图像的绘制 (9)2.2.2 图像的预处理 (9)2.2.3 图像的特征提取 (10)2.2.4 特征库的建立 (10)2.2.5 图像数字的识别 (11)3 手写数字识别系统程序设计 (11)3.1 数字图像的绘制 (11)3.2数字的特征提取 (17)3.3 模板特征库的建立 (20)3.4 数字的识别 (22)总结 (25)致谢..................................... 错误!未定义书签。

参考文献 (25)前言自上世纪六十年代以来，计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注，并逐渐成为一门重要的学科领域。

而作为它们的研究对象的数字图像，也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。

图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理，用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。

手写数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别领域研究的课题之一，由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。

基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计基于深度学习的手写数字识别系统设计一、引言在信息时代的今天，数字识别技术在各个领域都有广泛的应用，尤其是在金融、安防、物流等行业中，数字识别系统扮演着重要的角色。

然而，传统的手写数字识别方法在复杂场景下往往效果不佳。

为了提高数字识别的准确性和稳定性，本毕业设计将基于深度学习技术设计一个手写数字识别系统。

二、系统架构手写数字识别系统主要由以下几个模块组成：数据集准备、特征提取、模型训练和模型评估。

下面将对每个模块进行详细介绍。

2.1 数据集准备为了构建一个准确的手写数字识别系统，我们需要一个包含大量手写数字样本的数据集。

本设计将使用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像。

2.2 特征提取在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种有效的特征提取方法。

本设计将使用一个经典的CNN架构，包括卷积层、池化层和全连接层。

卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于将提取到的特征与标签进行映射。

2.3 模型训练在特征提取模块构建完成后，我们需要对模型进行训练。

本设计将使用反向传播算法（Backpropagation，BP）来更新模型的参数，以减小模型的预测误差。

同时，为了避免过拟合问题，我们将采用Batch Normalization和Dropout等技术进行模型的正则化。

2.4 模型评估为了评估手写数字识别系统的性能，我们将使用测试集对模型进行评估。

评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。

准确率指模型正确预测样本的比例，精确率指模型正确预测为正样本的比例，召回率指模型正确预测出正样本的比例，F1值综合考虑了精确率和召回率。

三、实验与结果为了验证基于深度学习的手写数字识别系统的效果，我们使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行实验。

手写字体识别系统的设计与实现随着科技的不断进步，手写字体识别技术也在不断发展。

手写字体识别系统可以将手写字体转换成可编辑的电子文本，方便用户进行编辑和处理。

在本文中，我们将学习手写字体识别系统的设计与实现。

一、手写字体识别系统的基本原理手写字体识别系统的基本原理是将手写字体转化成数字信号，然后通过模式识别技术对数字信号进行分析和处理，最终得到手写文字的识别结果。

具体的步骤如下：1. 手写输入：用户通过手写板、电子笔等设备将手写文字输入到计算机中。

2. 数字信号转换：手写文字被转换成数字信号，这个过程称为采样。

采样的目的是将连续的信号转换成离散的信号。

3. 特征提取：从采样得到的离散信号中提取出特征，这个过程称为特征提取。

特征提取的目的是从众多的数字信号中提取出与手写字符相关的特征。

4. 模式匹配：将特征提取出来的信号与存储在数据库中的标准手写字符进行比较，找到最匹配的字符作为识别结果。

二、在实际应用中，手写字体识别系统的设计与实现是一个非常复杂的过程。

下面我们将从数据采集、特征提取、分类器设计和系统优化等几个方面讨论手写字体识别系统的设计与实现。

1. 数据采集数据采集是手写字体识别系统的开端，对于手写字体识别系统的准确性和鲁棒性有着重要的影响。

因此，需要收集大量的手写字符数据，以构建一个完整的数据集。

数据集应包括不同字体、不同大小、不同风格的手写字符。

2. 特征提取特征提取是手写字体识别系统的核心环节。

常用的特征提取方法包括端点检测、曲率检测、方向检测、HOG特征提取等。

每个方法都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和组合。

3. 分类器设计分类器是手写字体识别系统中用于模式匹配的关键组件。

常用的分类器包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。

每个分类器都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和优化。

4. 系统优化手写字体识别系统涉及到多个环节，每个环节都会影响系统的准确性和鲁棒性。

因此，在设计和实现完整的系统后，需要对系统进行优化和调试。

手写体数字识别系统的设计与实现1. 简介手写体数字识别系统是指能够通过计算机对手写数字进行自动识别的一种系统，是人工智能领域的重要应用之一。

本文将介绍一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统的设计与实现。

2. 数据集首先，我们需要收集手写数字图像作为训练数据和测试数据。

可以使用已有的开源数据集，如MNIST数据集，也可以自己手写一些数字进行图像采集。

经过数据预处理和清洗后，我们得到了包含10000张28x28像素的手写数字图像作为训练集，5000张图像作为测试集。

3. 模型设计本文使用了一个卷积神经网络模型进行手写数字识别。

该模型包括三个卷积层、三个池化层和两个全连接层。

3.1 卷积层和池化层卷积层可以通过滑动一个卷积核提取图像的重要特征，池化层则可以进行特征的降维和压缩。

同时，使用卷积层和池化层可以大大减少参数数量，加快模型训练速度。

3.2 全连接层全连接层通过将所有卷积层和池化层的输出展开为一维向量，再进行分类，得出预测结果。

全连接层参数量较大，容易出现过拟合和训练时间长的问题。

3.3 Dropout过拟合是机器学习中的常见问题，为了避免模型过拟合，我们使用了dropout方法。

dropout是指在训练过程中以一定的概率随机选择一些节点并将其权重设置为0，这样可以让模型更加健壮。

4. 实现模型的实现使用Python语言和Keras深度学习框架。

我们将数据集的图像转换为28x28的矩阵，并进行归一化处理。

接着，我们定义了一个卷积神经网络模型，并进行模型的编译和训练。

训练过程中，我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数，并进行了10轮的迭代训练。

实际测试中，该模型的准确率达到了98%以上。

5. 结论本文介绍了一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统，并实现了该系统。

该模型在测试集上取得了很好的识别效果，能够对手写数字进行准确识别。

同时，我们也讨论了卷积神经网络中的关键概念和技术要点，希望读者能够对深度学习和计算机视觉有更深入的了解。

手写数字识别系统的设计与实现一、绪论随着机器学习及神经网络技术的发展，人工智能正在不断向更广泛的领域渗透，尤其是在图像处理领域。

手写数字识别系统也因此应运而生，被广泛应用于各种场景中，例如验证码识别、手写板输入、银行支票识别等。

本文将介绍一种手写数字识别系统的设计与实现，以帮助读者深入了解该领域的技术。

二、系统设计本手写数字识别系统采用支持向量机（SVM）算法。

系统开发基于Python编程语言和OpenCV图像处理库进行，共分为以下四个模块：2.1 数据采集模块数据采集模块通过获取手写数字原始图像，采集大量的训练数据集和测试数据集。

该模块通过调用计算机的摄像头进行数据采集，将原始图像转化为数字图像，表示手写数字的像素。

在采集数据时，需要注意手写数字应该尽可能接近正方形，大小需要尽量一致，以保证后续的数字处理和识别效果。

数据采集完成后，需要对采集到的数据进行分类标注，即手写数字的分类，一般采用数字0-9进行标注。

2.2 特征提取模块在特征提取模块中，我们需要将数字图像转化为一组数字特征，以便于后续的数字图像比较和分类识别。

目前最常用的数字特征是手写数字的边界轮廓。

该模块通过调用OpenCV库中的边界检测函数获取数字的边界轮廓。

检测出轮廓后，我们可以使用等高线函数对其进行平滑处理，再通过描绘轮廓的关键点获取有效特征向量。

2.3 训练模型模块在训练模型模块中，我们需要将已经提取出的数字特征向量和其分类标注进行学习，训练得到一个能够正确识别数字的模型。

本系统采用了支持向量机（SVM）算法来实现数字的分类识别。

SVM算法有着很好的泛化性能和分类性能，并且适用于高维特征的数据集。

在训练模型时，我们首先对原始数据进行归一化处理，使其在相同量级内。

然后使用SVM训练模型，通过交叉验证的方式调整模型超参数，以达到最优分类效果。

2.4 数字识别模块数字识别模块是手写数字识别系统最核心的部分。

在该模块中，输入待识别的数字，对它进行特征提取，然后将其送入训练得到的SVM分类模型中进行分类，最终输出数字的识别结果。

手写体汉字识别系统的设计与实现1. 系统简介手写体汉字识别系统是一种将手写汉字图像识别为文字的技术，可以广泛应用于自然语言处理、OCR识别、智能手写输入、数字化文档等领域。

本系统采用卷积神经网络（CNN）进行手写汉字的分类识别。

2. 数据预处理为了提高识别率，需要对手写汉字图片进行预处理。

常见的预处理方法包括二值化、去噪、裁剪、拉伸等，以消除干扰噪声，使图像更具有对比度。

在本系统中，采用了以下预处理过程：2.1 二值化将彩色或灰度图像转换为黑白二值图像，目的是为了方便后续图像处理和分类。

本系统采用自适应阈值二值化算法，可根据图像局部分布自适应地确定二值化阈值，能有效改善不同光照条件下的图像质量。

2.2 去噪噪声是影响图像质量和分类结果的主要因素之一。

本系统采用中值滤波算法，能够有效地去除高斯噪声，保留汉字图像的边缘信息和特征。

2.3 裁剪为便于分类器对手写汉字进行识别，需要将图像按照边缘进行裁剪，去除多余背景信息。

本系统采用轮廓检测算法进行边缘提取和裁剪，以确保分类精度和速度。

2.4 拉伸为解决汉字字符样式和尺寸不一致的问题，需要将图像进行拉伸，使每个字符的尺寸和比例保持一致。

本系统采用等比例缩放算法，能够有效保留汉字特征和风格。

3. 特征提取特征提取是识别系统的核心步骤之一，目的是将原始汉字图像转换成一组可以用于分类的特征向量。

本系统采用卷积神经网络（CNN）对手写汉字进行特征提取和分类，其特点是可以从原始数据中进行自动学习，减少特征处理的复杂度。

4. 分类识别分类识别是系统的最后一步，目的是将手写汉字图像判定为特定的汉字字符，同时提供显著性分值和置信度。

本系统采用softmax分类器和交叉熵损失函数对手写汉字进行分类和识别，能够有效地提高识别精度和鲁棒性。

5. 总结手写体汉字识别系统是一项关键技术，具有广泛应用前景。

本系统采用卷积神经网络进行特征提取和分类识别，通过数据预处理、特征提取、分类识别等步骤，能够实现高效准确的手写汉字识别。

毕业论⽂计算机⼿写数字识别技术完整版毕业论⽂计算机⼿写数字识别技术HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】合肥学院2007届毕业设计（论⽂）基于模板匹配算法的字符识别系设计（论⽂）题⽬统研究与实现院系名称计算机科学与技术系专业（班级）计算机科学与技术2003级1班姓名（学号）宋飞（0）指导教师赵⼤政系负责⼈袁暋⼆O O七年五⽉⼆⼗三⽇摘要⾃从计算机问世以来，让机器具有模式识别能⼒⼀直是计算机科学家们的努⼒⽅向。

研究表明，对视觉和听觉信息的处理过程，不仅仅是⼀个感知过程，也是⼀个认知过程。

因此，研究模式识别，是理解⼈类智能的本质的重要途径。

字符识别是⼀个传统和典型的模式识别问题，脱机⼿写数字识别是⼀个典型的⼤类别的模式识别问题。

⼿写体数字具有不同字符字型相差不⼤、相同字符有多种不同写法、数字没有上下⽂关系等等特点，使得脱机⼿写体数字识别成为识别领域最⼤的难题和最终的⽬标。

在这种⼤类别识别的研究中，传统上⼤多采⽤模板匹配的⽅法来解决问题。

⽽在模板匹配算法中，得计算其特征值。

图像需要经过⼆值化，细化等预处理。

关键字模板匹配；特征值；细化；⼆值化ABSTRACTSince computer appeared, it has been an effort direction for scientist to let the computer has the ability of pattern recognition. Researching indicates that the procedure to deal with seeing and hearing not only a procedure of perception but also cognition. Therefore, studying pattern recognition is an important way in understanding the mankind’s intelligenceand ability. Character recognition is a traditional and typical pattern recognition problem, and Handwritten Numeral Recognition is a typical large vocabulary pattern recognition problem. Different characters do not vary much, the same character can be written in many ways, there is no context between characters, and so on. Because of so many characteristics, Handwritten Numeral Recognition is a very difficult problem and commonly regarded as one of the ultimate goals of character recognition research. And the template matching algorithm, in its calculation of eigenvalues. Image require two value,thinning and other pretreatment.引⾔⼿写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的⼀个分⽀，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上的阿拉伯数字。

模式识别课程论文----手写数字识别系统的设计与实现综述学院：计算机学院班号：*********姓名：******学号：指导老师：2010.07一、样本的获取预处理手写数字识别因书写者的随意性和环境差异限制了其向实际应用领域的推广，因此有必要对其进行预处理研究。

手写数字识别的预处理一般包括数字字符图像的平滑去噪、二值化、归一化和细化等过程。

1. 平滑去噪平滑去噪的目的在于除去孤立的噪声点，删除其中的小凸起，平滑笔划边缘，以利于后续算法的进行。

一般选择二维中值滤波进行平滑去噪，二维中值滤波输出为：( , ){( , ) , ( , )} gxymedfxkylklW=−−其中f(x,y)，g(x,y)分别为原始图像和处理后图像，W为二维模板，通常为2*2或3*3区域。

模板的选择很关键，太小则不能去除噪声，太大则不但去除了噪声，也删除字符图像中的有用信息。

字符图像经平滑处理后, 还有一些孤立噪声或只是减小了噪声的面积，而没有消除。

对于这些噪声, 可以在区域连通处理中消除。

2. 二值化二值化处理是将图像转化为由0 和 1 表示的二值像素矩阵形式。

二值化的关键在于阈值T 的选择，通常采用由灰度级直方图确定整体阈值T。

字符图像的直方图一般有两个峰值，一个峰值对应数字的笔划部分，另一个峰值对应数字的背景部分。

阈值应该取在两个峰值的波谷处，波谷越深陡，二值化效果越好。

本文采用基于类间方差最大化的ostu方法求取阈值，进行二值化。

3. 尺寸归一化为便于识别，我们要将手写数字进行归一化得到尺寸一致的图像。

尺寸归一化包括字符分割和规范化。

a)字符分割字符分割首先对图像自上而下逐行扫描找到第一个黑像素点，记录下来；再由下向上逐行扫描找到第一个黑像素点，记录下来，得到图像的高度范围。

然后在这个高度范围之内自左向右逐列扫描，记录第一个黑像素点；再由右向左逐列扫描找到第一个黑像素点，记录下来，得到图像的宽度范围。

中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现目录摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)第一章绪论 (1)1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1)1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (3)1.3 论文结构简介 (4)第二章手写体数字识别 (5)2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (5)2.2 图像预处理概述 (6)2.3 图像预处理的处理步骤 (6)2.3.1 图像的平滑去噪 (6)2.3.2 二值话处理 (7)2.3.3 归一化 (8)2.3.4 细化 (10)2.4 小结 (11)第三章特征提取 (12)3.1 特征提取的概述 (12)3.2 统计特征 (12)3.3 结构特征 (13)3.3.1 结构特征提取 (14)3.3.2 笔划特征的提取 (14)3.3.3 数字的特征向量说明 (15)3.3 知识库的建立 (15)第四章神经网络在数字识别中的应用 (17)4.1 神经网络简介及其工作原理 (17)4.1.1神经网络概述[14] (17)4.1.2神经网络的工作原理 (17)4.2神经网络的学习与训练[15] (18)4.3 BP神经网络 (20)4.3.1 BP算法 (20)4.3.2 BP网络的一般学习算法 (21)4.3.3 BP网络的设计 (22)4.4 BP学习算法的局限性与对策 (26)4.5 对BP算法的改进 (27)第五章系统的实现与结果分析 (29)5.1 软件开发平台 (29)5.1.1 MATLAB简介 (29)5.1.2 MATLAB的特点 (29)5.1.3 使用MATLAB的优势 (30)5.2 系统设计思路 (30)5.3 系统流程图 (31)5.4 MATLAB程序设计 (31)5.5 实验数据及结果分析 (32)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (30)附录 (31)摘要手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。

石河子大学信息科学与技术学院毕业论文课题名称：手写体数字识别系统设计学生姓名：学号：学院：信息科学与技术学院专业年级：电子信息工程2007级指导教师：职称：完成日期：二○一一年六月十一日手写体数字识别系统设计学生：指导教师：[摘要] 随着科学技术的迅速发展，在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合，手写数字识别系统的应用需求越来越强烈，如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。

本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统，采用模块化设计方法，编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块，利用摄像头等工具，将以文本形式存在的手写体数字输入进计算机，完成对手写体数字图片的采集，并设计了一种手写数字识别方法，对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别，最终以文本形式输出数字，从而实现手写体数字的识别。

[关键词] 预处理，结构特征提取，分类识别，手写体数字识别Handwritten Digit Recognition SystemStudents：Teacher：Abstract:With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Bank bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition.Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition.目录第一章引言 (1)1.1课题背景 (1)1.2课题研究目的及意义 (2)1.2.1 手写体数字识别的研究目的 (2)1.2.2 手写体数字识别的研究意义 (3)1.3课题研究现状及发展趋势 (3)1.4课题整体结构 (5)1.5课题难点分析 (5)第二章开发运行环境 (6)2.1系统开发环境和运行环境 (6)2.2开发工具介绍 (6)2.2.1 硬件部分介绍 (6)2.2.2 软件部分介绍 (8)第三章手写体数字识别系统构成及原理 (10)3.1图像处理基础知识 (10)3.2手写体数字识别系统构成 (13)3.3手写体数字识别系统原理 (13)3.3.1预处理 (13)3.3.2图像分割 (17)3.3.3特征提取 (19)3.3.4分类识别 (20)第四章手写体数字识别系统设计分析 (21)4.1程序主界面 (21)4.2基准库的选择与建立 (23)4.3手写体数字识别系统设计 (23)4.3.1摄像头输入模块的设计 (23)4.3.2直接读图模块的设计 (25)4.3.3写字板输入模块的设计 (27)第五章系统性能评价及实验结果分析 (30)5.1识别系统性能的评价 (30)5.2实验结果分析 (31)第六章结论 (33)6.1毕业设计总结 (33)6.2课题前景与展望 (34)致谢 (37)参考文献 (37)附录 (39)附1、识别部分主程序 (39)附2、创建模板部分函数 (40)附3、切割图片部分函数 (42)附4、输出图片部分函数 (43)第一章引言1.1 课题背景数字已有数千年的历史，在世界上使用很广，然而，在当今社会里，如何快速高效地将数字输入计算机，已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及应用[1]。

手写数字和字母识别是光学识别技术的一种，它研究的是利用计算机自动识别手写的数字和字母。

手写数字(字母)识别由于其字形信息量小、笔划顺序信息很难获取、字形相差较小等特点成为模式识别领域中一个具有挑战性的课题。

手写数字识别能在大规模数据的统计、金融领域、邮件的自动分拣以及手写文稿自动输入等诸多方面发挥巨大作用，它的研究对于手写数字信息的录入和开发新的计算机智能输入系统有重要意义。

虽然在过去的几十年中人们提出了很多识别方法，但至今仍然没有一种方法能够达到理想的识别效果。

本文对数字与字母的识别进行了研究，并设计了一个基于bp神经网络与模板匹配法的手写数字与字母的识别系统。

对于手写数字(字母)识别的分类器设计有模板匹配分类器，神经网络分类器，基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术的分类器，基于决策树的分类器等。

通过对比，本文使用了模板匹配的分类器和基于神经网络的分类器。

基于模板匹配的分类器实现计算简单，而神经网络分类器在字母识别方面有着更好的表现，能够通过样本的训练，记忆样本的特征从而以此来识别手写字母。

经过测试，使用模板匹配法就能够很好的对手写数字进行识别，而在字母识别方面则用BP神经网络进行识别的效果更好。

特征的提取是数字(字母)识别中的另一个难点，手写数字或字母中字形多，手写体的样式每个人都不一样可谓千变成化，对于同一个数字的提取结果可能就有非常多的结果，因此对特征的提取有很大的困难。

本文中使用一种5*5的模板进行特征提取。

在样本图片中的字形可能大小、位置都不一样，为了统一图片中字符的样式，会首先对图片数据进行处理，提取到图片中有用的数据以使所有的手写数字在模板中有相同的形式。

本文研究的对象是用鼠标手写的数字和字母，并且使用了已经存在的300多张图片作为样本数据进行网络训练和特征提取过程的测试。

关键词：数字识别;字母识别;神经网络;模板匹配;特征提取Handwritten digit character and alphabet recognition is one of the optical character recognition technology,The research of it is automatic recognition of handwritten digit character and of the small glyph information and its stroke order information is difficult to obtain and the similarity of glyphs the Handwritten digit character and alphabet recognition become a challenging topic in pattern recognition is very usefull in the statistics of large-scale data,finace,the automatic sorting of messages and automatically enter handwritten presentation and many other aspect.The research of it make a important difference int handwriting digital information record and development of new computer input system . Although in the past few decades have been proposed many recognition methods,But still hadn’t a way to achieve the ideal result.This article study on recognition of digit character and alphabet,and d esign a recognition system based on template matching method and BP neural network .There are many classifiers in handwritten digit character and alphabet recognition,such as template matching classifier and neural network classifier, support vector machine classifier, decision tree classifier and so on.By contrast, this article uses the template matching classifier and neural network based Calculation of template matching classifier is simple than others,and neural network classifiers have a better performance in letter could record the feature of the sample through the training of the samples so as to identify the characteristics of handwritten some test,we fount that template matching classifier can recognise the digit character and the BP neural network performance better in alphabet recognition.Feature extraction is another difficulties in digital character and alphabet glyphs of handwritten digit character and alphabet is very much and there are a large number style of it so only for the same number or letter the feature extraction of it may be very much,so the feature extraction is a great this article we using a 5*5 template for feature size and position of handwritten digit character or alphabet in the picture are not same,in order to unify the glyphs of it,we will process the data of picture first so that all handwritten digit character and alphabet has the same form.The object of the research in this paper is a digit character or alphabet written with mouse in the computer,and we using more than 300 pictures as the sample data to test feature extraction and use it to train the neural network.Key words:digit character and alphabet recognition; neural network; template matching; feature extraction目录1 绪论 (1)引言 (1)模式识别简介 (1)数字字母识别背景 (1)方案的选择 (2)神经网络在模式识别中的应用 (2)本文的具体工作 (4)2 人工神经网络原理 (5)人工神经网络 (5)人工神经网络简介 (5)人工神经元模型 (6)人工神经网络模型 (8)神经网络的学习 (8)BP神经网络原理 (9)BP神经网络的主要能力 (9)BP神经网络模型 (9)BP神经网络的改进 (13)BP神经网络的算法流程 (14)3 模板匹配法原理 (15)理论基础 (15)两类别 (15)多类别 (15)实现步骤 (16)4 特征的提取 (17) (17)位图数据的提取 (17)特征的提取 (18)5 数字(字母)识别软件的实现 (19)特征保存与提取 (19)特征保存模块 (19)特征的提取模块 (21)BP神经网络的实现模块 (21)输入量的选择 (23)输出量的选择 (23)输入输出数据的归一化处理 (24)初使权值的设计 (25)隐层数的设计 (25)隐层结点数的设计 (25)输出结点的设计 (26)训练方式的选择 (26) (27)6 界面设计 (28)位图编辑控件的实现 (29)界面中线程的应用 (30)7 系统测试 (32)谢辞 (33)参考文献 (34)附录1 (35)附录2 (36)1 绪论引言手写数字(字母)识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学识别技术(OCR)的一种，它研究的是利用现代计算机自动识别人手写在纸张上的数字或字母。

唐山学院毕业设计设计题目：手写体数字识别软件设计系别:智能与信息工程学院班级:12通信2班姓名：指导教师：2016年5月28日手写体数字识别软件设计摘要手写体数字的识别,作为光学字符识别技术中的一类，是图像处理领域中很具代表性的课题，其核心技术是人工神经网络算法。

通过计算机来进行图像处理，使手写数字被识别出来。

本软件主要用到的技术有数字图像的灰度化，二值化，图像的边缘检测和膨胀等预处理过程。

还有特征提取，建立分类识别器进行识别的过程。

本软件用到的主要技术为BP神经网络算法.用MATLAB R2014a软件编写程序，并设计GUI界面来运行程序.经过不断地调试改进，可以良好的对手写数字0—9进行识别.在经济全球化的今天,对于手写阿拉伯数字的正确识别在金融领域，特别是银行票据处理,业务受理查询方面的应用将极大的方便人们日常生活，提高工作效率,这也使得手写数字的识别研究工作飞速发展。

关键词:字符识别特征提取BP神经网络MATLABThe Design of Handwritten NumeralRecognition SoftwareAbstractHandwritten number recognition, as a kind of optical character recognition technology, image processing field is the most representative of the topic and its core technology is artificial neural network algorithm.Through the computer to carry out the image processing，so that the handwritten numeral is recognized。

The software is mainly used in the technology of digital image of the gray, image edge detection and expansion of the pretreatment ing MATLAB R2014a software written procedures, and write a GUI interface to run the program。

手写数字识别的系统设计作者：路明玉来源：《科技资讯》2019年第19期摘 ;要：數字识别技术的研究不仅可以解决当下面临的数字识别问题，同时在图像识别，机器学习等方面也有铺垫作用。

该文主要通过卷积神经网络（CNN）方法实现手写数字的识别。

先设计网络模型，再用MNIST数据集训练，并测试网络模型的识别准确率，接着对手写数字进行图像的预处理，输入到模型中，验证正确程度。

关键词：数字识别 ;卷积神经网络 ;数据集中图分类号：TP391.4 ; 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2019）07（a）-0031-021 ;课题意义很多机器识别的办公系统将产生，如：手写字体的识别。

这些对于信息的获取有着很重要的作用，尤其在快递分拣、银行票据分析等方面最为突出。

另外，图像识别技术的研究为人工智能开启了里程碑，在机器学习、机器人研究等方面起到了关键的作用。

这方面的研究很有实用价值，重要性也是不言而喻的。

2 ;图像预处理与数据集图像预处理是在不影响识别效率的前提下，对手写数字原始图像进行规范处理，减少无用的信息，降低计算量，提高识别率。

在手写数字界面已经设置了黑底的画图板和白色的画笔，所以不需要再使用二值化处理。

2.1 图像的灰度化图像灰度化的目的是降低图像识别中的计算量，前提是灰度后的图像没有失去用于识别的重要信息。

灰度化的本质是将一张原来看起来颜色多样的图像通过编程语言转化为灰度化的图像，其中灰度化的图像只有一种颜色，但灰度化的过程中，可以事先设置一个值用于灰度化图像，否则，每一张图像进行灰度化处理都有255种选择，每一种的灰度化程度是不一样的。

图像的灰度化就是将3个分量设置同样大小，不影响图像主要特征的提取，方便数字的提取和图像的识别。

在设置灰度值过程中，有很多方法，最为常用的是利用取每个点3个分量的平均值，这样灰度化的图像，基本显示了原来图像的所有特征，识别过程更加高效。

2.2 MNIST数据集MNIST数据集由训练集和测试集组成。

手写体数字识别系统设计精品好文档，推荐学习交流石河子大学信息科学与技术学院毕业论文课题名称：手写体数字识别系统设计学生姓名：学号：学院：信息科学与技术学院专业年级：电子信息工程2007级指导教师：职称：完成日期：二○一一年六月十一日精品好文档，推荐学习交流手写体数字识别系统设计学生：指导教师：[摘要] 随着科学技术的迅速发展，在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合，手写数字识别系统的应用需求越来越强烈，如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。

本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统，采用模块化设计方法，编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块，利用摄像头等工具，将以文本形式存在的手写体数字输入进计算机，完成对手写体数字图片的采集，并设计了一种手写数字识别方法，对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别，最终以文本形式输出数字，从而实现手写体数字的识别。

[关键词] 预处理，结构特征提取，分类识别，手写体数字识别仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢34精品好文档，推荐学习交流Handwritten Digit Recognition SystemStudents：Teacher：Abstract:With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Bank bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition.Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition.仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢34精品好文档，推荐学习交流仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢34 目录第一章引言 01.1课题背景 01.2课题研究目的及意义 01.2.1 手写体数字识别的研究目的 01.2.2 手写体数字识别的研究意义 (1)1.3课题研究现状及发展趋势 (1)1.4课题整体结构 (2)1.5课题难点分析 (3)第二章开发运行环境 (4)2.1系统开发环境和运行环境 (4)2.2开发工具介绍 (4)2.2.1 硬件部分介绍 (4)2.2.2 软件部分介绍 (5)第三章手写体数字识别系统构成及原理 (7)3.1图像处理基础知识 (7)3.2手写体数字识别系统构成 (9)3.3手写体数字识别系统原理 (9)3.3.1预处理 (9)3.3.2图像分割 (13)3.3.3特征提取 (13)3.3.4分类识别 (14)第四章手写体数字识别系统设计分析 (15)4.1程序主界面 (15)4.2基准库的选择与建立 (17)精品好文档，推荐学习交流4.3手写体数字识别系统设计 (18)4.3.1摄像头输入模块的设计 (18)4.3.2直接读图模块的设计 (20)4.3.3写字板输入模块的设计 (21)第五章系统性能评价及实验结果分析 (24)5.1识别系统性能的评价 (24)5.2实验结果分析 (24)第六章结论 (26)6.1毕业设计总结 (26)6.2课题前景与展望 (26)致谢 (28)参考文献 (29)附录 (30)附1、识别部分主程序 (30)附2、创建模板部分函数 (31)附3、切割图片部分函数 (32)附4、输出图片部分函数 (33)仅供学习与交流，如有侵权请联系网站删除谢谢34精品好文档，推荐学习交流第一章引言1.1 课题背景数字已有数千年的历史，在世界上使用很广，然而，在当今社会里，如何快速高效地将数字输入计算机，已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及应用[1]。

基于手写数字识别的数学学习系统设计随着科技的不断发展，人们的生活越来越离不开数字。

数学作为一门基础学科，在现代社会中有着重要的地位。

因此，学习数学变得尤为重要。

然而，对于数学学习者来说，他们可能会遇到一些难题，比如数字输入过程中的误差和数字的阅读理解能力等。

为了解决这些问题，设计一款基于手写数字识别的数学学习系统就变得尤为必要。

首先，这款系统应该把手写数字的识别技术作为核心功能来实现。

学生们可以将自己的数学笔记和算式通过手写输入的方法输入到系统中，系统会对输入的内容进行识别和计算。

学生们在检查笔记和算式时，就可以得知哪个数字输入有误和哪些步骤出现了错误。

其次，这款系统还应该注重交互性。

学生们可以通过系统和老师进行沟通，提出自己对于某个问题的看法或观点，获取到更多的辅导和讲解，这样的互动将使学习更加生动和有效。

同时，系统应该能够根据学生的学习进度和效果，给出合适的学习计划和建议。

此外，这款系统也应该是开放性的。

学生可以将自己编写的数学题上传到系统中进行分享，其他人也可以从中获取到自己需要的信息和灵感。

学生们可以在这个社区里相互探讨学习经验和知识技巧，不断提高自己的数学水平。

另外，这款系统也需要具有数据分析的功能。

通过分析学生的学习效率和学习兴趣，系统可以更好地了解学生的需求和问题。

同时，系统也可以根据学生的学习情况和数据反馈，做出相应的调整和改进，更好地服务于学生。

最后，这款系统可以结合具有趣味性的学习方式，激发学生的学习兴趣和学习积极性。

例如，通过录制视频或音频，增加动画或者游戏等多种方式，使数学的学习过程变得更加愉悦和有趣。

总之，一款基于手写数字识别的数学学习系统是目前时代发展大趋势所需。

随着这个领域的不断发展和创新，未来也许会出现更多的科技手段和方法来推动数学学习更加深入和高效。

人们在这个大环境中，要时刻积极主动地学习和探索，追求更好的人生。

毕业设计说明书手写体数字识别的软件设计学 专 指导教师：2009年 6月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。

关键词：手写体数字识别，特征向量，二值化算法，凸凹特征The Software Design of Handwritten Numeral RecognitionAbstractThe handwritten numeral recognition is a technology, which auto recognizes the handwriting Arabian numeral via machines or computers, and a special field in the Optical Character Recognition technology. Then handwritten numeral recognition research is greatly general-purpose and significative, because of the universal Arabic numerals. On the same score, the handwritten numeral, recognition technologies are playing an important role in a number of automatization systems.In this paper, the main study focused on image pre-processing and selection of appropriate feature vectors, and to realize a complete system of handwritten numeral recognition. There are several common comparisons of binarization algorithm in this article, and choose the gradient-based binarization algorithm finally; and objecting to the defection of traditional methods of structural point detection, a solution to the problem was put up in this article. In addition, this paper also raises the convex-concave feature as one of the character feature vectors.Through the NIST test data, experimental data shows that the digital identification system designed for handwritten numeral recognition has a high recognition rate.Keywords: Handwritten numeral recognition, Character feature vectors, Binarization algorithm, Convex-concave feature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)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)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]。