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.     

一个基于神经网络的手写文字分类/识别模型

本文设计了一个基于神经网络的手写文字(汉字、数字、字母等)分类/识别模型,给出了该模型的预处理方法、神经网络结构、工作算法和学习算法, 并进行了手写数字识别和手写汉字分类实验。实验结果表明我们所设计的网络结构是较合理的, 所采用的预处理方法是有效的, 能够取得较高的分类/识别效率。     

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.     

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。     

基于支持向量机的手写体数字识别系统设计

数字识别是光学字符识别技术里发展比较早的一种技术,是OCR的一个分支。数字识别又分为手写数字识别和非手写数字识别,提到的手写数字识别是指脱机手写数字识别。支持向量机是近几年来模式识别领域中的一个新技术,它被广泛应用到文字识别、人脸识别等应用中,是模式识别领域中的研究热点,把支持向量机技术应用到手写数字识别系统中,以期提高识别系统的性能。     

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.     

一种数码显示数字识别算法

介绍了一种简易的LED数字识别的算法。与传统的数字识别方法相比较,识别精度较高。该算法对采集到的4个数字字符二值化后的图像用最近邻算法,并对最近邻得到的结果的置信度进行评估实现数字的识别。利用该方法时,通过对置信度的评估,只有4个数字都具有较高置信度的识别结果才能被接受,否则单独对某个字符重新细化处理,大大提高了识别的精度。减少因镜头模糊,倾斜,光照等因素而造成采集得到的图像的中字符发生的旋转,粘连,部分缺失而引起的误识。在以此算法为基础对256幅图片,每幅图片上4个字符的数字同时进行识别测试,正确识别率达到97.66%,误识率仅为2.34%。实验表明,该算法在识别精度、抗干扰性方面表现良好。     

车牌识别中人工智能技术的应用

车牌识别是许多智能交通应用场景需要解决的问题,如小区汽车门禁、停车场自动计时收费、道路电子眼自动违章识别抓拍等。近年来,人工智能技术已应用到许多车牌识别方案中。本文主要阐述了车牌识别的整个流程及涉及的人工智能相关算法,比较并分析了各种算法特点和优缺点,对进一步研究人工智能技术在智能交通领域的应用具有一定的借鉴意义。     

基于主成分降维模型的手写数字识别研究

手写数字识别是光学字符识别技术的一个分支,因其受不同国家背景、个人书写习惯等因素的影响,脱机手写数字识别依旧是模式识别领域的重要难题.因此如何利用适当的图像预处理过程消除冗杂信息对特征提取的影响,为不同形态的手写体数字提供精准高效的算法模型是本文所研究的重点。     

基于启发式GA-SVM的手写数字字符识别的研究

数字字符识别技术是图像处理领域中的一个重要研究方向,并且在社会经济生活的许多方面有着越来越广泛的应用.预处理是手写数字识别中重要的一个环节,它的优劣直接关系到识别算法的性能.文中提出了一种改进后的数字字符识别处理方案.该方案首先对输入的数字字符图像进行预处理,然后使用大津法进行全局图像阈值选取,通过阈值处理将灰度图像转化为二值图像.最后利用libsvm加强工具箱和启发式遗传算法进行手写数字的识别.实验结果显示该方法提高了识别数字的准确度.     

基于置信度的多分类器互补集成手写数字识别

离线手写数字识别是光学字符识别的一个重要分支,在银行票据识别、邮政编码识别等领域有着广泛的应用。由于单一分类器在识别率上很难达到要求,人们提出了各种集成分类器识别方案。通过对离线手写数字的特征提取,从特征互补的角度出发,采用了最小距离分类器、树分类器和BP网络分类器进行多分类器互补集成,提出了基于置信度的多分类器互补集成方法。通过实验对比,基于置信度的多分类器互补集成手写数字识别在识别率和识别速度上达到了满意的结果。     

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。     

Android平台上基于卷积神经网络的手写数字识别实验

卷积神经网络算法由于良好的性能已经广泛使用在自动驾驶、语音识别和图像分类等领域,为增强学生学习和利用卷积神经网络算法的能力,文章设计在Android平台上基于Tensor Flow卷积神经网络的手写数字识别实验,并说明实施过程,同时介绍卷积神经网络算法、Android平台相关技术原理和实验过程。     

基于改进Sigmoid卷积神经网络的手写体数字识别

深度学习技术在数字识别领域有着普遍的应用。通过深度学习技术构造神经网络模型,运用不同的激活函数搭配不同的参数初始化策略,对MINIST手写数据集进行训练;构建分析模型,识别图像中的数字,将大数据量的图片降维成小数据量图片,同时保证能够有效保留图片特征;通过对图片数据的分析,加入特征转换过程,利用梯度下降优化器,搭建网络结构,将数据降维,有效地避免过拟合;利用交叉熵验证对模型进行编译和训练,对输出的分类结果进行进一步分析,在Sigmoid激活函数的输出层,通过K最近邻分类算法,设置KNN分类器,进一步提高了分类预测的准确率。MNIST数据集上的实验结果显示识别率为96.2%,在输出层引入K最近邻算法KNN(K-Nearst Neighbors)结合传统卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的全连接层与softmax层,经交叉验证得到99.6%的识别率。     

手写液晶体数字及识别技术

对手写数字的识别是模式识别的一个重要研究方向。通常的手写数字风格多变,无法实现高精度的识别。为此,提出一种新颖的手写数字记录方式,称为“手写液晶体数字”,进而为其设计了一种专门的识别算法。通过多个采样窗口提取图像特征,并与各类数字的标准特征向量进行相似度计算;基于贝叶斯判决原理,依据最大后验概率完成分类;建立专门的数据集并进行测评。实验结果表明,新算法具有极高的识别率,而且识别速度很快。     

卷积深度神经网络的手写汉字识别系统

针对传统两级手写汉字识别系统中手写汉字识别的特征提取方法的限制问题,提出了一种采用卷积神经网对相似汉字自动学习有效特征进行识别的系统方法。该方法采用来自手写云平台上的大数据来训练模型,基于频度统计生成相似子集,进一步提高识别率。实验表明,相对于传统的基于梯度特征的支持向量机和最近邻分类器方法,该方法的识别率有一定的提高。     

基于模糊模式的手写数字识别

手写体数字识别是一个难度很大,但却具有广阔应用前景的研究课题.文章提出了一种基于模糊模式识别和BP神经网络技术对手写数字进行识别的算法:首先应用BP神经网络技术对手写数字样本进行学习,然后结合模糊模式识别方法进行手写数字识别.实验表明,该方法的正确识别率达95%以上.     

我国汉字识别研究的进展

作为模式识别和人工智能一个分支的汉字识别技术, 自七十年代末, 我国一些大学、研究所开展研究以来, 至今已有十年历史。十年来, 从无到有, 从几个单位少数人探讨进展到有一定规模的研制队伍在认真探索, 从纯原理、方法研究发展到理论、方法、模拟实验、识别系统齐头并进。特别是最近两、三年, 汉字识别的研究在印刷体汉字、联机手写汉宇、手写印刷体汉字等领域全面开展起来, 取得了一些可喜的初步成果, 已有一些指标赶上甚至超过世界水平。可以说, 我国汉字识别的研究就要摆脱摸索阶段, 开始向实用系统研制的道路前进了。     

基于K近邻决策边界的特征提取

为了提高特征的分类性能,提出一种基于K近邻的决策边界分析(KNN-DBA)算法.该算法的决策边界由K近邻分类器决定,提取的特征维数不受类别数的限制,算法简单且速度快.在手写数字样本集USPS和UCI中的PenDigits上用最近邻分类器和支持向量机(SVM)对决策边界分析进行验证,实验结果表明KNN-DBA识别性能优于主成分分析和基于SVM的决策边界分析.     

基于遗传优化的网络组合算法的手写数字识别

目前,手写数字识别技术已被广泛应用.基于遗传优化的网络组合算法对经预处理的手写数字采用网络加权组合法进行识别,最佳网络初始权值由改进的遗传算法得到。灰度特征神经网中,首先对输入数据进行离散余弦变换以降低因二值化带来的冗余.实验表明该法是较有效的手写数字识别算法。