基于Python语言构建神经网络识别手写数字的研究

随着信息技术的快速发展,利用计算机识别手写数字节省了大量的人工识别成本,具有一定的现实意义.通过Python语言构建神经网络,以手写数字识别为研究对象,不仅对神经网络的原理和数学建模做了详细阐述,还用Python语言模拟实现神经网络模型,通过训练神经网络模型输出识别手写数字的准确度以及相关影响因子的分析,实现了对手写数字的识别.     

基于KNN算法的手写数字识别技术研究

KNN遗传算法在手写数字识别技术中的应用,对图像、字符等进行识别计算处理,提高了手写数字识别技术的应用性.从手写数字识别技术计算流程、图像处理、数据处理方面,对KNN算法在手写数字识别技术中的应用进行了研究,在KNN算法的基础之上,提出了 Python库调用设计方案,并对Classify()函数和img2vector函数的程序设计代码进行了设计研究.     

应用OCR技术的金融票据处理系统

针对日常应用的金融票据,我们使用计算机进行自动处理。在金融票据自动处理系统的多个环节,我们应用了OCR技术。在票据类型识别这一重要环节,我们对印刷体的表头信息进行OCR识别,进一步提高了对票据类型的识别率。我们还对表格中以中文大写数字,手写阿拉伯数字,勾选填写的信息项运用OCR技术进行处理,提高了票据自动处理系统的能力。     

基于SVM的手写数字相似字识别研究

该文针对银行票据识别系统中的手写数字的识别问题,利用神经网络和支撑向量机相结合的方法构建了手写数字的识别核,并利用支撑向量机对神经网络输出的识别结果中的相似字进行了二次识别,解决了手写数字中相似字的识别问题,最终的单字误识率达到2.0426%～5.4369%,满足了银行票据识别系统中的手写数字识别的实际要求。     

基于模版匹配的联机手写数字识别系统设计

模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。随着计算机技术的发展,人们对模式识别技术提出了更高的要求。本文主要介绍了模式识别的基本原理和联机手写数字识别系统的设计实现过程。分析了图像分类过程．分类判别函数的应用以及模式识别的过程;本文设计的联机手写数字识别系统是在VC＋＋环境下开发的,在数字手写区域手写一个0～9之间的数字,系统应用识别功能就可以得到对应的类别名称。     

基于图像识别技术的手写数字识别方法

随着世界经济越来越发达,各国经济交流日益加深,人们每天要处理大量的票据.手写数字在这个领域是必不缺少的,例如人们要处理许多支票、发票、货物单等数据,这些都要大量与数据打交道.传统的方法是利用光学的光电变换原理对数字进行识别,该方法对环境要求比较高,成本较高,识别率和实时性比较低.文中提出基于图像识别的对0至9手写数字识别技术.实验表明,对2,3,4,5,8,9字符准确识别,而对1,7,0,6,数字基本识别无误,该方法提高了对数字识别率和实时性.     

基于统计和结构特征的手写数字识别研究

针对目前手写数字识别精度不高的问题,通过对手写数字图像的研究,提出了基于手写数字图像的空间、旋转、层次和结构特性的特征提取方法.该方法把手写数字的统计和结构特征结合起来,以特征提取方法为基础,利用LibSVM算法对手写数字特征进行了训练和识别.通过实验给出了各个参数的推荐值,利用推荐参数值,手写数字MNIST字体库的识别率高达99.3333％.实验结果表明了该算法在识别手写数字上的有效性和准确性.     

一种基于KNN算法的手写数字识别实现

KNN是比较成熟的分类算法,关于KNN手写数字识别的分类应用实战很多都是基于sklearn提供的手写数字识别数据集traningDigits。笔者结合KNN算法原理用Python实现其手写数字识别的算法过程,并支持用户用拍照、绘图软件手写数字,方法就是将图片处理成sklearn提供的数据集格式,然后作为测试样本应用在分类模型中进行预测,经过运行验证算法分类效果良好。     

手写数字识别的原理及应用

随着信息技术的发展,信息建设在我国得到了迅猛的发展,手写数字识别的应用需求越来越广泛.文章从概念、研究背景、研究意义等方面介绍了手写数字识别的原理及实现方法,并介绍了手写数字识别的几个典型应用.     

基于svm手写数字识别系统设计

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。     

小波神经网络在手写数字识别中研究与应用

针对手写数字识别的特点,讨论了数字识别预处理的方法,包括二值化、倾斜矫正、细化和归一化。利用小波函数代替传统神经网络中的激活函数,构建了用于数字识别,小波神经网络系统。仿真结果显示,新系统大大提高了网络训练速度,数字识别的正确率也明显提高。     

基于BP神经网络的手写体数字识别

手写体数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题。由于手写体数字字体变化很大,传统的识别方法很难达到高的识别率。针对传统的数字识别方法的复杂性和局限性,提出了一种基于BP神经网络的手写体数字的识别方法。该方法在提取手写体数字点特征、笔划密度特征基础上,利用改进的BP神经网络进行训练识别。经实验,识别率达94％。实验结果表明,该方法对手写体数字识别效果良好,不仅简化了传统识别的繁杂性,而且提高了识别的准确性。     

基于动态权值集成的手写数字识别方法

提出了一种基于动态权值集成的多分类器手写数字识别方法。该方法采用BP神经网络的方法,对不同的特征输入向量构建不同的神经网络分类器,通过设定动态权值,进而对不同的分类器的输出向量采用多类器集成方法进行系统集成。实验结果表明该方法具有较高的识别率和识别精度。     

基于主分量分析法的脱机手写数字识别

针对手写数字识别研究中统计特征和结构特征融合困难的问题，利用主分量分析法提取数字字符结构特征的统计信息，重建数字模型，并估计重构偏差，同时提取数字的高宽比特征和欧拉特征，通过组合与3种特征相对应的贝叶斯分类器的分类结果实现数字识别。使用该方法对样本库中的样本进行测试，正确识别率为90.73%。     

一种基于纹理识别的手写数字识别方法

提出了一种新的手写数字识别方法,通过将一幅规范化手写数字图像做任意旋转和简单排列,形成纹理图像,将手写数字识别问题转换为纹理识别问题。然后提取纹理图像在不同方法的主频中心作为特征向量,用最小距离分类器进行分类。实验表明,该方法不仅具有高的识别率和低的特征维数,而且具有旋转、伸缩和平移不变性。     

结合Fisher判别的手写数字特征提取方法

在手写数字图像的特征提取中,提出一种结合Fisher线性判别的多分辨率Gabor滤波方法,在所有特征点上寻求特定滤波方向上的局部最优滤波频率,以获得最佳滤波效果,同时压缩不相关特征.在MNIST手写数字图像库上的识别实验表明:在小样本情况下,该方法能更准确地抽取手写数字图像特征,识别效果明显优于直接进行Gabor特征提取.     

利用Radon变换实现手写数字识别的新方法

提出了一种新的手写数字识别方法,利用传统的Radon变换,找到了一种新的旋转不变特征,最后采用BP神经网络分类器进行分类。实验表明,该方法不仅具有93.89%的高识别率,而且对字符旋转具有很好的鲁棒性。     

Handwritten numeral recognition based on simplified structural classification and fuzzy memberships

Previous handwritten numeral recognition algorithms applied structural classification to extract geometric primitives that characterize each image, and then utilized artificial intelligence methods, like neural network or fuzzy memberships, to classify the images. We propose a handwritten numeral recognition methodology based on simplified structural classification, by using a much smaller set of primitive types, and fuzzy memberships. More specifically, based on three kinds of feature points, we first extract five kinds of primitive segments for each image. A fuzzy membership function is then used to estimate the likelihood of these primitives being close to the two vertical boundaries of the image. Finally, a tree-like classifier based on the extracted feature points, primitives and fuzzy memberships is applied to classify the numerals. With our system, handwritten numerals in NIST Special Database 19 are recognized with correct rate between 87.33% and 88.72%.     

A new benchmark on the recognition of handwritten Bangla and Farsi numeral characters

The recognition of Indian and Arabic handwriting is drawing increasing attention in recent years. To test the promise of existing handwritten numeral recognition methods and provide new benchmarks for future research, this paper presents some results of handwritten Bangla and Farsi numeral recognition on binary and gray-scale images. For recognition on gray-scale images, we propose a process with proper image pre-processing and feature extraction. In experiments on three databases, ISI Bangla numerals, CENPARMI Farsi numerals, and IFHCDB Farsi numerals, we have achieved very high accuracies using various recognition methods. The highest test accuracies on the three databases are 99.40%, 99.16%, and 99.73%, respectively. We justified the benefit of recognition on gray-scale images against binary images, compared some implementation choices of gradient direction feature extraction, some advanced normalization and classification methods.