带有格线边框的手写体数字串处理系统

１ ． １题 目 分析 样 本 的 特 征并 以此 对 神 经 网络 进 行 训练 ， 这一 阶段 过 后， 会 图像 所 对应 的真 实 值 ， 即标 签 。 这 一 点是 至 关 重 要 的， 也 是 得到一个训练成型的神经 网路模型。 然后利用总样本除去训 进行新图像识别 （ 分类） 的基础。 在后面的处理中， 无论如何
第ｌ ８ 期 ２ ０ ｌ ７ 年９ 月
无 线 互 联 科 技 Ｗ ｉ ｒ ｅ １ ｅ ｓ ｓ
Ｎ ０ ． １ ８
Ｓ ｅ ｐｔ ｅ ｍｂ ｅ ｌ ？ ，２ ０ １ ７
基于ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ 的手写体数字识别系统研究
丁禹鑫’ ， 丁 会２ ， 张红娟２ ， 杨彤彤’
（ １ ． 山东大学 （ 威海） ， 山东 威海 ２ ６ ４ ２ ０ ０ ； ２ ． 国家电网成 阳供电公 司， 陕西 成阳 ７ １ ２ ０ ０ ０ ）
神经网络构建 以及训练模块 、 神经 网络测试模块和正确 机器 学习是一 门多领域交叉学科， 专 门研究计算机 怎样 块 、 模拟或实现人类的学习行为， 以获取新 的知识或技能 ， 重新 率计算模块 几个主要模 块来实现手写体 数字识别这一基本 接下来分模块对其原理进行叙述＿ ４ ＿ 。 组织 已有 的知识结构， 使之不断改善自身的性能。 实现机器 功能 ， 学习的方法多种多样， 常见到的主要有神经网络算法、 Ｃ ＮＮ ２ ． １图像读取 模块 卷积神经网络算法、 Ｒ ＮＮ 循环神经网络算法、 Ｅ Ｍ算法、 贝叶 图像读取模 块的功 能是对搜 集到的素材进行数字化的 斯算法、 聚类算法、 回归算法、 Ｓ ＶＭ等。 本文将利用Ｂ Ｐ 神经 处理， 读取到计算机 中的模块。 其中我们采取 ｛ ｉ ｍｒ ｅ ａ ｄ 函数 网络算法来完成手写体数字 的识别ｌ ｌ 】 。 将５ ０ ０ ０ 张手写体数字图片输入计算机 。 由于计算机 的图像

字识别系统。
关 键 词 :手 写 识 别 ;T ensorF low ;卷 积 神 经 网 络
中图分类号:TP391
文献标识码:A
文 章 编 号 :1673-1131(2018)03-0108-03
0 引言
近 年 来 ，手 写 识 别 技 术 的 应 用 越 加 广 泛 ，隐 然 成 为了当前 的热门领域w。髙精度的即时手写识别是人机交互最自然、最 方便的手段之J 。手写识别从识别的过程来看又可分为脱 机识别和联机识别B]，本文则以脱机识别为主来构建手写数字 识 别 系 统 。手 写 识 别 主 要 是 将 图 像 中 的 文 本 转 换 为 计 算 机 可 以 识 别 并 使 用 的 字 符 代 码 ，但 是 由 于 书 写 风 格 因 人 而 异 ，而 脱 机识别无法获取笔画顺序，所以脱机识别比联机识别要困难 得多。
1 T e n s o rF lo w 的 平 台 介 绍
T e n so rF lo w 是 一 款 用 途 广 泛 的 人 工 智 能 学 习 系 统 ，能够 支 持 诸 如 卷 积 神 经 网 络 （Convolutional Neural N etw ork， C N N )、K 最近邻挖掘算法(K -NearestNeighbor，K N N )、循环神
2018年 第 ON & COMMUNICATIONS
2018 (Sum. No 183)
基 于 TensorFlow的手写数字识别系统
陈 昊 S郭 海 S刘大全S张家旗2 (1.大连民族大学，计算机科学与工程学院;2.大连第一中学，辽 宁 大 连 116600)
经网络(RecuirentNeural N etw ork,RNN)等主流深度神经网络 模型[41，完全开源化更是让它的使用难度大幅降低。

基于svm手写数字识别系统设计作者：秦晖华琳来源：《数码设计》2018年第22期基金项目：广西壮族自治区教育立项项目（KY2015LX650）摘要：手写数字识别的模拟仿真系统是基于支持向量机分类方法，用sklearn自带的数据集进行训练获得svm分类模型，在Windows平台上配置使用MangoDb数据库，配置IIS解析.py文件，仿真结果表明本系统能流畅识别手写数字，达到预计目的。

关键词：支持向量机;手写数字识别中图分类号：TP391 ; ;文献标识码：A ; 文章编号：1672-9129（2018）22-0005-02Abstract： The simulation system of handwritten digit recognition is based on the support vector machine classification method. The svm classification model is trained by the data set of sklearn. The MangoDb database is configured on the Windows platform， and the IIS parsing .py file is configured. The simulation results show that The system can smoothly recognize handwritten numbers and achieve the intended purpose.Keywords： support vector machine; handwritten digit recognition1 训练支持向量机机器学习问题分为监督式学习和无监督式学习。

其中监督式学习中数据带有想要预测的属性。

这个属性问题可以是分类或者回归，分类就是指样本属于两个或更多类，希望从已标记的数据中学习如何预测未标记数据的类别。

版本：V1.0手写字符识别系统设计说明书湖南大学信息科学与工程学院二0一四年六月目录1引言 (2)1.1目的 (2)1.2阅读对象 (2)2项目概述 (2)2.1项目简介 (2)2.2项目任务 (2)2.3实验环境介绍 (2)3任务描述 (3)3.1背景资料概述 (3)3.2系统组成 (3)3.3系统评估 (5)4机器学习算法介绍 (5)4.1支持向量机 (5)4.2BP神经网络 (6)4.3决策树方法 (7)5特征选择 (8)6参考资料和实用网站 (9)1引言1.1目的随着图像处理技术与机器学习技术的发展，机器视觉技术已广泛应用于工业生产、日常生活及城市管理中。

字符识别作为机器视觉的一种基本应用，在车牌识别、光学字符识别（OCR，Optical Character Recognition）等应用中均有涉及。

本说明书旨在介绍基于常用机器学习算法（如BP神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻分类）的手写字符识别系统的设计需求，设计方法和环境介绍，帮助学生了解字符识别的基本流程，常用机器学习算法的基本原理，掌握机器视觉应用的开发技术。

1.2阅读对象本说明书的阅读对象有：●数字媒体类相关专业学生●相关客户人员，体验用户等2项目概述2.1项目简介本项目旨在基于机器学习算法实现手写字符（包括数字和大小写字母）的识别。

该系统通过读入一张图片或通过鼠标绘制字符的方式，实现识别对象的输入，通过BP神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯或K近邻分类方法实现手写字符的识别，并输出识别的结果。

2.2项目任务项目名称：手写字符识别系统的设计项目内容：1）手写字符的输入；2）图片预处理与特征提取；3）机器学习与字符分类；项目周期：1个月（2014年8月25日——2014年9月20日）参与人数：2~4人。

2.3实验环境介绍A）Visual Studio 2010Visual Studio 2010是继VC6.0后微软推出的一款新的高级语言编译器，可支持C#、C++、Basic以及Asp等编程语言的开发，具有强大的代码调试功能，是一个功能强大的可视化软件集成开发工具。