手寫字符識別系統(tǒng)設(shè)計-文庫吧資料
2025-01-24 17:12本頁面
【正文】 模型之一。但什么樣的分割線才是最好的呢？通常我們希望每一類中的點(diǎn)到該分界線的最近距離最大，如圖 3中的紅線所示，這樣這兩類特征點(diǎn)具有更大的區(qū)分度，在輸入新的特征點(diǎn)時，誤判的概率越小。4 機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹 支持向量機(jī)我們可以從二維的情況進(jìn)行理解。圖 2 字符識別功能 系統(tǒng)評估系統(tǒng)完成后，需評估系統(tǒng)的字符識別正確率，并比較不同算法的性能好壞。字符識別：字符訓(xùn)練完成后，對于用戶輸入的一幅圖像，利用訓(xùn)練得到的模型識別出對應(yīng)的字符。訓(xùn)練樣本可按如下方式組織，相同字符的圖像放在相同的文件夾下，文件夾的名稱表明了圖像的字符類別。本項(xiàng)目中用到的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括：支持向量機(jī)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹方法。（2）主成分分析法（PCA，Principal Component Analysis），該方法在人臉識別中應(yīng)用較多。常用的特征提取的方法包括：（1）直接將字符圖像看成是一個一維特征向量，無需其他處理。正如我們?nèi)祟愒谧R別各種物體的時候，也是抓住了物體的某些本質(zhì)特征。圖 1 字符識別系統(tǒng)的功能框架圖像預(yù)處理：主要包括圖像的去噪（中值濾波、高斯濾波），圖像的二值化（將彩色圖像或灰度圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像），形態(tài)學(xué)處理（利用閉操作，即先膨脹再腐蝕，將斷裂的筆畫進(jìn)行修復(fù)）。該階段類似于小孩在進(jìn)行了學(xué)習(xí)后可以自主的識字。該階段類似于小孩認(rèn)字時的學(xué)習(xí)階段，老師告訴小孩各種字具有什么樣的特征。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)算法通常包括兩個階段：訓(xùn)練和分類。本項(xiàng)目可利用OpenCV實(shí)現(xiàn)圖像的讀取、顯示以及一些基本的預(yù)處理算法。C）OpenCVOpenCV（Open Computer Vision）是一個開源的跨平臺計算機(jī)視覺庫，可以運(yùn)行于Linux、Windows和Mac OS操作系統(tǒng)上。B）Visual Assist為了提高代碼編寫的效率，可安裝Visual Assist X插件。
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1