手写体数字识别ppt课件

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认识数字PPT课件

2021/3/7
CHENLI
1
●
“1"是在日子格中从右上角附近起，斜线到左下角附近.
2021/3/7不是简单的连接起来。 CHENLI
2
1像铅笔能写字
2021/3/7
CHENLI
3
●
“2”起笔碰左线，再向上向右碰线,略成半圆，斜线
2021/3到/7 左下角，碰线一横。
CHENLI
4
2像小鸭水中游
“10”占两格，左边一格写“1”。右边一格
2021/3/7
画一格碰上，下，左，CH右EN四LI边的椭圆。
20
10像油条加鸡蛋
2021/3/7
CHENLI
21
2021/3/7
CHENLI
5
●
“3”起笔不碰线，向上碰线，再向下碰线，略成半圆向中间弯，
2在02虚1/3线/7 以上转向右下方碰线，向下C碰HE底NLI线，最后，弯向上碰线。
6
3像耳朵会听话
2021/3/7
CHENLI
7
● ●
“4”从上线的中间起笔，向左斜线到下格，碰左线再折右碰
线。第二笔从右上角附近下去，到下面的当中碰线。
2021/3/7
CHENLI
12
6像哨子吹的响
2021/3/7
CHENLI
13
●
“７”从左上角到右上角画一横线，再折线向下，到底线中间
2021/3偏/7 左的地方碰线。
CHENLI
14
7像镰刀割青草
2021/3/7
CHENLI
15
●
“８”从右上碰线到左线成半圆，拐向右下面成圆碰右线，下线、左线，在向上，在
中线以上和原线相交，最后，线到右上角附近稍离起笔处为止。不封口。

手写数字的识别研究PPT课件

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四、手写体数字识别中特征值提取技术
统计特征提取
计算机要把人类识别物体时的这种黑箱式的映像表达出来，一般式有两个步骤完成的：第一步,以适当的特征来描述物体，第二步，计算机执行某种运算完成的映像。此过程实际上就是传统的统计模式识别进行物体识别时所采用的一般方法，具体来说就是特征提取和分类函数的设计的问题，而特征提取是问题难点和关键所在。因此如果特征已知，就可以利用现有的数学理论来指导设计映像函数。然而，对于特征的选择和提取，却没有可遵循的理论来指导，我们很难比较一个物体中哪些特征是实质性，哪些特征是代表性的，哪些特征可能是不重要或与识别无关紧要的，这些都需要大量的实验和理论指导。经过人们在这方面的大量研究工作，提出了一些统计特征提取方法。
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Thank you 模式识别研讨课
2014.10
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感谢您的观看！
2021/7/12
第22页/共22页
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三、手写体数字识别系统概述
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三、手写体数字识别系统概述
不同的识别系统，在具体处理一幅待识别图像时，
处理的步骤可能并不完全相同。但是就一般情况看，一个完整的OCR识别系统可分为：原始图像获取，预处理，特征抽取，分类识别和判别处理等模块。
原始图像获取
预处理
特征提取
识别结果
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四、手写体数字识别中特征值提取技术
结构特征提取
对不同的字符手写样本，尽管人书写风格千变万化，然而笔划与笔划之间的位置关系，以笔划为基元的字符的整体拓扑结构是不变的。人认字就是抓住了这些本质不变的特征，因此能适应不同的书写风格的文字。所以，基于笔划来自动识别字符一直是手写体字符识别研究的一类主要研究方法。

基于卷积神经网络的手写体数字识别

基于卷积神经网络的手写体数字识别（1）问题的提出图14.1 手写识别输入方法手写识别能够使用户按照最自然、最方便的输入方式进行文字输入，易学易用，可取代键盘或者鼠标（图14.1）。

用于手写输入的设备有许多种，比如电磁感应手写板、压感式手写板、触摸屏、触控板、超声波笔等。

把要输入的汉字写在一块名为书写板的设备上（实际上是一种数字化仪，现在有的与屏幕结合起来，可以显示笔迹）。

这种设备将笔尖走过的轨迹按时间采样后发送到计算机中，由计算机软件自动完成识别，并用机器内部的方式保存、显示。

（2）任务与目标①了解卷积神经网络（CNN）的基本原理、LeNet-5相关算法和应用框架；②掌握运用人工智能开源硬件及Caffe库设计智能应用系统的方法，掌握Python语言的编程方法；③应用人工智能开源硬件和相关算法设计一个基于CNN的手写体数字识别系统，实现对手写体数字0~9的识别；④针对生活应用场景，进一步开展创意设计，设计具有实用价值的手写体数字识别应用系统。

（3）知识准备1）卷积和子采样去卷积一个输入的图像（第一阶段是卷积过程就是用一个可训练的滤波器fx，得到卷积层输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx。

Cx子采样过程是指，邻域4个像素求和变为一个像素，然后通过标量W加权，再增加偏置b，然后通过一个Sigmoid激活函数，产生一个缩小1/4的特征映射。

图Sx+1如图14.2所示为卷积和子采样过程。

图14.2 卷积和子采样2）使用传统机器学习与深度学习方法的比较使用机器学习算法进行分类包含训练和预测两个阶段（图14.3）：训练阶段，使用包含图像及其相应标签的数据集来训练机器学习算法；预测阶段，利用训练好的模型进行预测。

图像分类是经典的人工智能方法，采用机器学习的方法，需要先进行模型参数训练，训练阶段包括两个主要步骤：①特征提取。

在这一阶段，利用领域知识来提取机器学习算法将使用的新特征。

HoG和SIFT是图像分类中常使用的参数。

【正式版】脱机手写体字符识别PPT

器的设计也是整个识别系统的核心之一，它用于脱机手写字符识别的统计特征，根据特征抽取屈居的不同可粗略地分为全局统计特征和局部统计特征两大类。
文本识别后处理是指对单字识别的结果，利用词义、语义等上下文先验信息进行识别结果的确认或纠错。
直接决定了识别系统的性能。基本方法是利用字与字之间的空白间隙在图像行垂直投影上形成的空白间隙将单个汉字的图像切割开来。
预处理
预处理是脱机手写识别系统中需要解决问题最多的一个模块。预处理通常包括以下几个过程： 1、二值化 2、消除干扰 3、细化
识别也即分类器的设计，良好性能的分类器的设计也是整个识别系统的核心之一，它直接决定了识别系统的性能。子切割是从行切割后得到的文字图像中将单个汉字的图像分割出来。
Manjunath Aradhya V N*, Hemantha Kumar G, Shivakumara P An Efficient and Rotation Invariant 4-step thinning Algorithm for
Proceeding of the Internation Conference on Information and Automation, December 15-18,2005 原始文稿通过光电扫描仪或数码相机等输入设备转换成原始的二维图像信号，可以是彩色图像、灰度图像（grayscale image）或二值图像（binary image）。（5）对于脱机手写字符，不同人使用不同的书写笔可能造成笔画的粗细变化。文本识别后处理是指对单字识别的结果，利用词义、语义等上下文先验信息进行识别结果的确认或纠错。识别也即分类器的设计，良好性能的分类器的设计也是整个识别系统的核心之一，它直接决定了识别系统的性能。基本方法是利用字与字之间的空白间隙在图像行垂直投影上形成的空白间隙将单个汉字的图像切割开来。识别也即分类器的设计，良好性能的分类器的设计也是整个识别系统的核心之一，它直接决定了识别系统的性能。两种方法：1、将文字的外边框按比例线性放大或缩小成为规定尺寸的文字对于输入的二值化文字图像，首先要逐行地把各文字行图像切割出来，行切割的方法是：对二值化图像从上到下逐行扫描并同时计算每个扫描行的像素，以获取图像的水平投影，根据水平投影值确定文字行的位置，利用文字行间空白间隔造成的水平投影空白间隙，即可将各行文字分割出来局部统计特征是将字符点阵图像分割成不同区域或网络，在各个小区域内分别抽取统计特征稳定特征的抽取是整个识别系统的核心之一，它决定了识别系统的性能。

分类算法手写数字识别PPT课件

• 基于特征降维的改进方法
• 基于减少数据样本的改进方法
• 基于高效的近邻搜素的改进方法
提高算法准确率的改进方法：
• 基于特征加权的改进
• 基于类别判别策略的改进
二、kNN算法
1
3.kNN算法优缺点
算法的优点：
①简单，易理解，易实现。
②适合对稀有事件进行分类。
③适合多分类问题。
算法的缺点：
①懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大。
式进行变换：
四、逻辑回归算法
1
1.逻辑函数
这样将θTx的取值“挤压”到[0,1]范围内，因此可以将视为分类结果取1的概率。
假设分类结果y的取值只有0和1（即负例和正例），那么在已知x情况下y取1和0的概率
分别是：
将两个式子合并一下就是：
四、逻辑回归算法
1
2.逻辑回归的梯度下降法求解
似然是在确定的结果下去推测产生该结果的可能参数，用来描述已知随机变量输出结果
时，未知参数的可能取值。关于参数θ的似然函数（在数值上）等于给定参数后变量X
的概率：
对上式两边取对数，进行化简：
四、逻辑回归算法
1
2.逻辑回归的梯度下降法求解
目标函数：
当我们令J函数导数为0时，无法求得解析解，所以需要借助迭代的方法去寻求最优解。
首先对J求导：
然后，再应用梯度下降法的迭代公式：
迭代终止的条件是将得到的参数值代入逻辑回归的损失函数中，求出代价值，与上一次
• 混淆矩阵：混淆矩阵的行代表的是实际类别，列代表的是预测的类别。一个好的
分类器其混淆矩阵应该是对角线上面的数据越大越好，而在非对角线区域越接近0
越好。
• ROC曲线：是指受试者工作特征曲线/接受者操作特征曲线（Receiver Operating

小学数学数字的认知和书写课件

数字的书写练习
数字书写的规范要求数字书写的教学方法数字书写练习的步骤和注意事项数字书写练习的实例和解析
数字的应用实例
购物计算：利用数字进行购物时的找零、
计算折扣等
时间管理：记录时间、设置闹钟、倒计时
等
日常计数：记录物品数量、测量长度、重
量等
数据分析：统计数据、制作图表、分析趋
练习内容：书写基本数字、简单的数学表达式等
教师指导：教师巡回指导，纠正学生的书写错误和不规范之处
反馈与评价：及时反馈学生的练习成果，鼓励学生继续努力提高书写水平
课堂小结：总结本节课的学习内容，布置课后作业
总结本节课所学内容，包括数字的认知和
书写方法。
布置课后作业，加强学生对数字的认知和书
势等
讲解：教师用简洁明了的语言解释数字的认知和书写规则
讲解与示范相结合
互动：教师邀请学生上台模仿并纠正错误，增强学生的参与感和记忆
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
示范：教师通过黑板或投影仪展示数字的正确书写方法
练习：布置相关练习题，让学生在实际操作中掌握数字的认知和书写技巧
互动游戏辅助教学
培养学生的自主学习和探索能力，让他们在数字的世界中不断发现新奇和乐趣。
提高学生数学学习的自信心
让学生感受到数学学习的乐
趣和成就感
帮助学生建立正确的数学学习态度和方法
通过积极的评价和鼓励，增强学生的学习动力和自信心
通过解决实际问题，让学生感受到数学学习的实用性和
价值
数字的认知
数字的分类：介绍整数、小数、分数等数字的分类和特点
指导：教师需要针对不同学生的特点和需求，制定个性化的教学方案，帮助他们更好地掌握数字的认知和书写技巧。

手写体数字的识别

手写体数字的识别手写体数字识别第一章绪论 (4)1.1课题研究的意义 (4)1.2国内外究动态目前水平 (4)1.3手写体数字识别简介 (5)1.4识别的技术难点 (5)1.5主要研究工作 (6)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 (8)2.2.3分类器设计基本方法 (9)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 (11)3.1贝叶斯由来 (11)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： (16)3.4.1.特征描述： (16)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。

认读数字与书写数字的教学方法45页PPT

36、自己的鞋子，自己知道紧在哪里。——西班牙
37、我们唯一不会改正的缺点是软弱。——拉罗什福科
xiexie! 38、我这个人走得很慢，但是我从不后退。——亚伯拉罕·林肯
39、勿问成功的秘诀为，且尽全力做你应该做的事吧。——美华纳
40、学而不思则罔，思而不学则殆。——孔子
13、遵守纪律的风气的培养，只有领导者本身在这方面以身作则才能收到成效。—— 马卡连柯 14、劳动者的组织性、纪律性、坚毅精神以及同全世界劳动者的团结一致，是取得最后胜利的保证。—— 列宁摘自名言网
15、机会是不守纪律的。——雨果
谢谢！
认读数字与书写数字的教学方法
11、战争满足了，或曾经满足过人的好斗的本能，但它同时还满足了人对掠夺，破坏以及残酷的纪律和专制力的欲望。 ——查·埃利奥特 12、不应把纪律仅仅看成教育的手段。纪律是教育过程的结果，首先是学生集体表现在一切生活领域—— 生产、日常生活、学校、文化等领域中努力的结果。— —马卡连柯(名言网)

手写数字识别系统课件

实验演示（Windows）
实现：C++、Opencv + SVM
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实验演示（Android）
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实验结果分析
每个数字 100个训练样本，测试数据正确率80.21%（训练集太少）每个数字1000个训练样本，测试数据正确率95.45%（体现小样本高准确率的特性）每个数字6000个训练样本，测试数据正确率97.67%
（总共提供60000个训练样本，每个数字提供6000个训练样本。另外提供1000个测试数据）
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SVM 支持向量机（是借助最优化方法来解决机器学习问题的新工具，是克服“维数灾难” 和“过学习等传统困难的有力手段”）
▪机理
– 来源于解决分类问题：系统随机产生一个超平面，通过训练移动它，直到训练集合中不同的类别正好位于该超平面的不同侧面。
– 支持向量机的机理是：寻找一个满足分类要求的最优分类超平面L1，即两侧空白空间最大化。
Literature review
目前解决该问题的技术已经相当成熟。包括我们手机上的大部分输入法不仅支持数字的识别，而且支持汉字的识别，而且准确度也比较高。
手写识别常见的例子： “SoGou拼音输入法”
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