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基于特征融合与神经网络的手写体数字识别技术研究

作者：袁氢 Publish: 2007-7-31 Hits:-

【中文题名】

基于特征融合与神经网络的手写体数字识别技术研究

【英文题名】

Research of Handwritten Digit Recognition Based on Feature Fusion and Neural Networks

【学科专业】

控制理论与控制工程

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-7-31

【中关键词】

手写体数字识别,BP神经网络,特征融合,,,

【英关键词】

handwritten digital recognition,BP-neural networks,feature fusion,

【分类导航】

工业技术>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机的应用>信息处理(信息加工)>模式识别与装置

【论文摘要】

手写体数字识别是利用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。手写体数字识别在邮政编码、财务报表、银行票据、各种凭证以及调查表格的识别等等方面有着重要应用,由于数字识别经常涉及财会、金融领域,其严格性更是不言而喻的,所以对识别系统的可靠性和识别率要求很高,构成了手写体数字识别面临的主要困难,大批量数据处理对系统速度又有相当高的要求。手写体数字识别又分为联机识别和脱机识别。其中,最为困难的就是脱机手写字符的识别。主要是因为脱机手写体识别过程无法获得字符书写时的一些动态信息,因此脱机手写体数字识别更具挑战性。本论文第一章介绍了手写体数字识别的应用前景、研究现状以及研究方法,介绍了模式识别的五大类方法,通过分析指出手写体数字识别的难点,以及广阔的应用前景;第二章介绍了手写体数字识别的预处理,包括数字图像的平滑滤波、二值化、细化、尺寸的归一化;第三章介绍了本系统中手写体数字统计特征和结构特征的选择和提取;第四章介绍了BP神经网络的原理和算法,指出神经网络用于手写体数字识别的内在机理和独特优势。针对传统手写体数字识别方法的复杂性和局限性,本文采用了一...

【论文题纲】

摘要	3-4
ABSTRACT	4-7
第一章绪论	7-12
1.1 手写体数字识别概述	7
1.2 手写体数字识别研究现状以及研究方法	7-9
1.3 手写体数字识别应用前景	9
1.4 手写体数字识别难点	9-10
1.5 手写体数字识别系统性能评价方法	10
1.6 本论文主要研究内容及各章节安排	10-12
第二章手写体数字识别预处理	12-24
2.1 手写体数字图像平滑滤波	12-14
2.1.1 中值滤波原理	12-13
2.1.2 中值滤波过程	13-14
2.2 数字图像二值化	14-17
2.2.1 整体阈值二值化	14-15
2.2.2 局部阈值二值化	15
2.2.3 动态阈值二值化	15-16
2.2.4 利用空间信息进行阈值选取	16-17
2.3 数字图像归一化	17-18
2.3.1 位置归一化	17
2.3.2 大小归一化	17-18
2.4 数字图像细化	18-23
2.4.1 细化作用	18-19
2.4.2 细化算法分类	19-23
2.5 本章小结	23-24
第三章手写体数字特征选择和提取	24-31
3.1 手写体特征集	24-25
3.2 结构特征提取	25
3.3 统计特征提取	25-27
3.4 数字识别系统的特征选取	27-30
3.4.1 粗网格特征	28
3.4.2 交截特征	28-29
3.4.3 骨架结构特征	29-30
3.5 本章小结	30-31
第四章手写体数字特征融合与神经网络的实现	31-43
4.1 BP 神经网络模型简介	31-32
4.2 BP 神经网络工作原理	32-33
4.3 BP 神经网络算法	33-34
4.4 BP 神经网络拓扑结构确定	34-35
4.4.1 隐层数确定	34-35
4.4.2 隐层节点数	35
4.5 BP 神经网络训练	35-37
4.5.1 训练	35-36
4.5.2 学习率和冲量系数	36
4.5.3 BP 神经网络学习过程	36-37
4.6 BP 神经网络主要特点	37-38
4.7 BP 神经网络局限性	38-39
4.8 本论文BP 神经网络设计	39-40
4.9 BP 神经网络优化及改进	40-42
4.10 本章小结	42-43
第五章实验结果	43-45
5.1 编程软件MATLAB	43
5.2 测试图像	43
5.3 实验结果数据	43-44
5.4 实验结果分析	44
5.5 本章小结	44-45
第六章全文总结	45-46
6.1 论文主要工作以及总结	45
6.2 进一步研究工作及展望	45-46
参考文献	46-51
研究生期间发表的论文	51-52
致谢	52-53
详细摘要	53-57

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388703



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