手寫體數(shù)字識(shí)別方法的研究與實(shí)現(xiàn)畢業(yè)設(shè)計(jì)(doc畢業(yè)設(shè)計(jì)論文)-預(yù)覽頁
【正文】 放縮，它不僅要保持拓?fù)洳蛔儯畲笙薅鹊赝怀鏊√卣??？傊瑥氖謱戵w數(shù)字識(shí)別原理可見，手寫體數(shù)字識(shí)別技術(shù)主要包括以下幾點(diǎn):1）圖像預(yù)處理，包括彩色圖像轉(zhuǎn)成灰度圖像、二值化，歸一化，濾除干擾噪聲等。其中，第二和第四部分是手寫數(shù)字識(shí)別的重點(diǎn)，直接關(guān)系到識(shí)別的準(zhǔn)確率和效率，也是本論文研究的重點(diǎn)所在。多年的研究實(shí)踐表明，對(duì)于完全沒有限制的手寫數(shù)字，幾乎可以肯定:沒有一種簡單的方案能達(dá)到很高的識(shí)別率和識(shí)別精度，因此，最近這方面的努力向著更為成熟、復(fù)雜、綜合的方向發(fā)展。針對(duì)模式特征的不同選擇及其判別決策方法的不同，可將模式識(shí)別方法大致分為5大類這5種識(shí)別方法均可實(shí)現(xiàn)手寫數(shù)字識(shí)別，但它們特點(diǎn)不同，必須根據(jù)條件進(jìn)行選擇。必須注意的是:在選擇特征時(shí)，用于各類模式的特征應(yīng)該把同類模式的各個(gè)樣本聚集在一起，而使不同類模式的樣本盡量分開，以保證識(shí)別系統(tǒng)能具有足夠高的識(shí)別率。但是由于抽取字符的基元比較困難，因而不是特別適合用于脫機(jī)識(shí)別，同時(shí)這一方法的理論基礎(chǔ)還不可靠，抗干擾能力比較弱。目前有學(xué)者在研究，并將其引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法形成模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別系統(tǒng)。 上述幾種識(shí)別方法各有特點(diǎn)?；谝陨系目紤]，本文的手寫數(shù)字識(shí)別采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法。圖像的預(yù)處理是正確、有效提取圖像特征的基礎(chǔ)，有效的圖像特征作為網(wǎng)絡(luò)的輸入值才能進(jìn)行正確的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和最終得到正確、有效的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重。彩色圖像的像素色為RGB(R，G，B)，灰度圖像的像素色為RGB(r，r，r) ，R，G，B可由彩色圖像的顏色分解獲得。權(quán)重選擇參數(shù)為：紅：綠：藍(lán)：例如某像素點(diǎn)顏色對(duì)應(yīng)的灰度值計(jì)算公式為:系統(tǒng)輸入的源圖像支持3通道或者4通道圖像，支持Format24bppRgb, format32bppRgb, Format32bppArgb和Format8bppIndex這4種像素格式。采用二值圖像進(jìn)行處理，能大大地提高處理效率。局部閥值法則是由像素灰度值和像素周圍點(diǎn)局部灰度特性來確定像素的閥值的。事實(shí)證明，閩值的選擇的恰當(dāng)與否對(duì)分割的效果起著決定性的作用。 去離散噪聲原始圖像可能夾帶了噪聲，去噪聲是圖像處理中常用的手法。具體做法是將圖像中待識(shí)別的字符逐個(gè)分離出來并返回存放各個(gè)字符的位置信息的鏈表。一般而言，選擇的特征一方面要求能夠足夠代表這個(gè)圖像模式，另一方面要求它們的數(shù)量盡可能少，這樣能有效地進(jìn)行分類和較小的計(jì)算量。本文特征提取的首要任務(wù)是要確定細(xì)化后圖像的那些特征點(diǎn)作為圖像的特征，這里只提取圖像的結(jié)構(gòu)特征作為網(wǎng)絡(luò)輸入值。如下左圖所示：再分別提取圖像的左拐點(diǎn)數(shù)與右拐點(diǎn)數(shù)，如上右圖所示。2) 查看它右下點(diǎn)是否為黑像素點(diǎn)，如果不是則轉(zhuǎn)①，否則查看右下點(diǎn)其正下的點(diǎn)，直到新點(diǎn)不是黑像素點(diǎn)，再查看此新點(diǎn)的正左點(diǎn)是否為黑像素點(diǎn)，如果是黑像素點(diǎn)，則這就是一個(gè)左拐點(diǎn)。通過以上方法對(duì)數(shù)字圖像的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行提取，得到9個(gè)數(shù)字特征，這9個(gè)特征組成一個(gè)特征向量，這個(gè)特征向量將作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。誤差反傳是將輸出誤差以某種形式通過隱層向輸入層逐層反傳，并將誤差分?jǐn)偨o各層的所有單元，從而獲得各層單元的誤差信號(hào)，此誤差信號(hào)即作為修正各單元權(quán)值的依據(jù)。此過程一直進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可接受的程度，或進(jìn)行到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)為止[12]。 輸入訓(xùn)練樣本對(duì)，計(jì)算各層輸出用當(dāng)前樣本對(duì)X，d序列賦值 計(jì)算網(wǎng)絡(luò)輸出誤差設(shè)共有P對(duì)訓(xùn)練樣本，網(wǎng)絡(luò)對(duì)于不同的樣本具有不同的誤差采用均方根誤差作為總誤差 計(jì)算各層誤差信號(hào) 調(diào)整各層權(quán)值 檢查是否對(duì)所有樣本完成一次輪訓(xùn)若p,P,計(jì)數(shù)器p、q增1，返回步驟（2），否則轉(zhuǎn)步驟（7）。 一次做好一件事 ：“一次做好一件事的人比同時(shí)涉獵多個(gè)領(lǐng)域的人要好得多。相反，如果他抓住了主要矛盾，解決問題就變得容易多了。” 把問題想透徹 把問題想透徹，是一種很好的思維品質(zhì)。 要事第一 創(chuàng)設(shè)遍及全美的事務(wù)公司的亨瑞。：“成功就是目標(biāo)的達(dá)成，其他都是這句話的注釋。 培養(yǎng)重點(diǎn)思維 從重點(diǎn)問題突破，是高效能人士思考的一項(xiàng)重要習(xí)慣。正如微軟總裁兼首席軟件設(shè)計(jì)師比爾。 不找借口 美國成功學(xué)家格蘭特納說過這樣的話：“如果你有為自己系鞋帶的能力，你就有上天摘星星的機(jī)會(huì)！”一個(gè)人對(duì)待生活和工作是否負(fù)責(zé)是決定他能否成功的關(guān)鍵。因此，在工作中，如果我們不能選擇正確的事情去做，那么唯一正確的事情就是停止手頭上的事情，直到發(fā)現(xiàn)正確的事情為止。 一次做好一件事 ：“一次做好一件事的人比同時(shí)涉獵多個(gè)領(lǐng)域的人要好得多。相反，如果他抓住了主要矛盾，解決問題就變得容易多了?！? 把問題想透徹 把問題想透徹，是一種很好的思維品質(zhì)。 要事第一 創(chuàng)設(shè)遍及全美的事務(wù)公司的
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