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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)畢業(yè)論文-全文預(yù)覽

2025-09-21 14:53 上一頁面

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【正文】 像的高度和寬度,分別與系統(tǒng)要求得到的高度和寬度作比較,得出要變換的系數(shù),然后根據(jù)得到的系數(shù)計(jì)算每一個原始像素點(diǎn)歸一化后在新圖像中的位置,最后計(jì)算新圖像中每個像素點(diǎn)的值,方法是:求出原始像素點(diǎn)及其周圍三個點(diǎn)的像素值的平均值,最后用函數(shù) 取整 ,調(diào)用格式為 B=floor(A),B 取小于或者等于 A 的整數(shù)。例如 rate= 時,高度和寬度都將縮小一半,原始圖像也就縮小了一半。由于 10 14像素圖像( 10 是圖像寬度, 14 是圖像高度)較小,書寫時難度較大。三類閾值的選擇是一個比較復(fù)雜的問題,有的可以由計(jì)算機(jī)自動選擇,有的需人工干預(yù)。對數(shù)字字符圖像二值化后要能真實(shí)的再現(xiàn)原數(shù)字 , 其基本要求為 :筆畫中不出現(xiàn)空白點(diǎn) , 二值化的筆畫基本保持原來文字的結(jié)構(gòu)特征。 end end Xtemp=Xtemp/9。線性濾波器的設(shè)計(jì)?;趯Ω盗⑷~變換的分析,如均值濾波器;非原始圖像 平滑去噪 二值化 歸 一 化 細(xì) 化 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 第二章 手寫數(shù)字識別 6 線性濾波器則一般直接對鄰域進(jìn)行操作,如中值濾波器。有的識別方法對細(xì)化要求很高,有的則不需要細(xì)化。這就要求預(yù)處理在消除圖像中與識別無關(guān)的因素時盡量保持原圖像的字符特征。 如圖 。筆劃的書寫順序經(jīng)常發(fā)生變化,因此極大地增加了匹配的難度。手寫阿拉伯?dāng)?shù)字具有變形多差異大的特點(diǎn),字形與書寫人的職業(yè)、文化程度、書寫習(xí)慣以及 所使用筆墨紙張所處環(huán)境等都有關(guān),所以手寫體數(shù)字變形多、規(guī)律復(fù)雜。手寫體數(shù)字識別是字符識別的一個分支,問題雖然簡單,但卻有較大的實(shí)用價(jià)值。 本文通過圖像預(yù)處理和數(shù)字特征提取以后基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的判別方法,然后結(jié)合使用了 MATLAB工具箱中提供的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)設(shè)計(jì)了一種手寫數(shù)字識別的新方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一些類似人腦神經(jīng)元的簡單處理單元相互連接而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。但是自由手寫體數(shù)字的識別工作目前并不成熟,仍舊是文字識別中最有挑戰(zhàn)性的課題之一。目前國際上有相當(dāng)多的學(xué)者在研究這一課題,它包括了模式識別領(lǐng)域中所有典型的問題 :數(shù)據(jù)的采集、處理及選擇、輸入樣本表達(dá)的選擇、模式識別分類器的選擇以及用樣本集對識別器的有指導(dǎo)的訓(xùn)練。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手寫 體數(shù)字 識別中的應(yīng)用 目前,隨著計(jì)算機(jī)的迅速發(fā)展,性能價(jià)格比的不斷提高,模式 識別技術(shù)已經(jīng)從理論探討為主發(fā)展到大量的實(shí)際應(yīng)用,人們將更多的注意力開始轉(zhuǎn)向那些用于語音、圖像、機(jī)器人以及人工智能等的模式識別實(shí)際問題。這事因?yàn)?,第一,?個阿拉伯?dāng)?shù)字是全世界的一套通用字符。脫機(jī) 字 符 識別的研究最早始于上個世紀(jì)六十年代 ,是為了應(yīng)付漢英翻譯的需要。印刷體字符比手寫體字符少了隨機(jī)性,它的識別相對容易些,難點(diǎn)已 經(jīng)不在識別環(huán)節(jié),而在于字符的分割上。 OCR 所使用的輸入設(shè)備可以是任何一種圖像采集設(shè)備,如掃描儀、數(shù)字相機(jī)等。在聯(lián)機(jī)手寫字符識別中,計(jì)算機(jī)能夠通過與計(jì)算機(jī)相連的手寫輸入設(shè)備獲得輸入字符筆劃的順序、筆劃的方向以及字符的形狀,所以相對 OCR 來說它更容易識別一些。 字符識別是模式識別領(lǐng)域中的一個非?;钴S的分支。 practically, being a kind of information processing measured, character recognition has a very broad application background and vast need of market. Thus, it is of both theoretical and practical significance. Artificial neural work recognition method is a new method of the research field in recent years, and this method has some merit that traditional technique do not have。 由于手寫體數(shù)字識別難于建立精確的數(shù)學(xué)模型 ,所以本文采用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對這一問題進(jìn)行處理。 中 南 大 學(xué) 本科生畢業(yè)論文(設(shè)計(jì)) 題 目 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字 識別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 目 錄 摘要 ................................................................. Ⅰ ABSTRACT ............................................................. Ⅱ 第一章 緒論 ........................................................... 1 手寫體數(shù)字識別研究的發(fā)展及研究現(xiàn)狀 ............................. 1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在手寫體數(shù)字識別中的應(yīng)用 ............................... 2 論文結(jié)構(gòu)簡介 ................................................... 3 第二章 手寫體數(shù)字識別 ................................................. 4 手寫體數(shù)字識別的一般方法及難點(diǎn) ................................. 4 圖像預(yù)處理概述 ................................................. 5 圖像預(yù)處理的處理步驟 ........................................... 5 圖像的平滑去噪 ........................................... 5 二值話處理 ............................................... 6 歸一化 ................................................... 7 細(xì)化 ..................................................... 8 小結(jié) ........................................................... 9 第三章 特征提取 ...................................................... 10 特征提取的概述 ................................................ 10 統(tǒng)計(jì)特征 ...................................................... 10 結(jié)構(gòu)特征 ...................................................... 11 結(jié)構(gòu)特征提取 ............................................ 11 筆劃特征的提取 .......................................... 11 數(shù)字的特征向量說明 ...................................... 12 知識庫的建立 .................................................. 12 第四章 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在數(shù)字識別中的應(yīng)用 .................................... 14 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介及其工作原理 ...................................... 14 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 [14] ........................................... 14 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理 ....................................... 14 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練 [15] ........................................ 15 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ................................................... 16 BP 算法 .................................................. 16 BP 網(wǎng)絡(luò)的一般學(xué)習(xí)算法 .................................... 16 BP 網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì) ............................................ 18 BP 學(xué)習(xí)算法的局限性與對策 ..................................... 20 對 BP算法的改進(jìn) ............................................... 21 第五章 系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)與結(jié)果分析 .......................................... 23 軟件開發(fā)平臺 .................................................. 23 MATLAB 簡介 .............................................. 23 MATLAB 的特點(diǎn) ............................................ 23 使用 MATLAB 的優(yōu)勢 ....................................... 23 系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路 .................................................. 24 系統(tǒng)流程圖 .................................................... 24 MATLAB 程序設(shè)計(jì) ............................................... 24 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及結(jié)果分析 ............................................ 26 結(jié)論 ................................................................. 27 參考文獻(xiàn) ............................................................. 28 致謝 ................................................................. 30 附錄 ................................................................. 31 I 摘 要 手寫體 數(shù) 字識別是模式識別中一個非常重要和活躍的研究領(lǐng)域, 數(shù) 字識別 也 不是一項(xiàng)孤立的技術(shù),它所涉及的問題是模式識別的其他領(lǐng)域都無法回避的;應(yīng)用上,作為一種信息處理手段,字符識別有廣闊的應(yīng)用背景和巨大的市場需求。這些優(yōu)點(diǎn)使它在手寫體字符的識別中能對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速實(shí)時處理,并達(dá)到良好的識別效果。 關(guān)鍵詞 : 手寫體數(shù)字識別,特征提取, 人工神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò), MATLAB II ABSTRACT Handwritten character recognition is a very important and active research in pattern recognition. Theoretically, it is not an isolated technique. It concerns with the problem that all the other areas of pattern recognition must confronted。一個模式識別系統(tǒng)的基本職能是對系統(tǒng)所要處理的模式歸屬于哪一類做出判別,從該系統(tǒng)的 模式輸入到系統(tǒng)做出判別之間,主要包括信息檢測、預(yù)處理、特征提取和分類幾大環(huán)節(jié)。 字符識別,從采用的輸入設(shè)備來分,可分為脫機(jī)識別(又稱為光學(xué)字符識別Optical Character Recognition ,OCR)和聯(lián)機(jī)識別,脫機(jī)字符又分為印刷體和手寫字符識別,從對書寫者要求來分,手寫字符又分為限制性和非限制性的手寫字符識別。比起聯(lián)機(jī)字符識 別來, OCR 不要求書寫者在特定輸入設(shè)備上書寫, 它 可以與平常一樣書寫,所以 OCR 的應(yīng)用更為廣泛。 脫機(jī)字符識別( OCR)分為印刷體 OCR 和手寫 OCR。本文將以手寫體數(shù)字為代表,討論非限制性手寫體字符的識別。非限制性手寫 OCR 的研究始終以阿拉伯?dāng)?shù)字為主導(dǎo)。對脫機(jī)手寫 體 字符的研究,人們由簡單集成筆畫密度、筆畫方向和背景特征方法 過渡到 特征匹配方
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