【摘 要】
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手写体数字识别是光学字符识别技术(OCR)的一个分支,在文件资料自动录入、金融税务系统数据统计、图像文本的压缩储存、自动阅读器、盲人助读器等领域有着广阔的应用前景.本
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手写体数字识别是光学字符识别技术(OCR)的一个分支,在文件资料自动录入、金融税务系统数据统计、图像文本的压缩储存、自动阅读器、盲人助读器等领域有着广阔的应用前景.本文针对手写体数字识别的全过程展开研究,研究成果主要包括以下3个方面:
1.预处理和特征提取是手写体数字识别的关键环节.在预处理阶段,本文提出了一种基于最大高宽比的倾斜校正算法,与原算法相比,该算法在倾斜校正的同时,更好地保留了原有图像的形状特征.在特征提取阶段,本文提出最小二乘拟合一次多项式的方法计算手写体数字的拐点,实验证明该方法是有效的.
2.应用传统B P神经网络进行手写体数字识别时,存在收敛速度慢和易陷于局部极小点等缺陷,本文就如何选取学习率η和动量矩σ提出了改进方案,并将其应用于手写体数字识别,取得了较好的效果.
3.本文综合使用多种模式识别方法,构成了一个组合分类器,并将多种向量作为输入,实验结果表明该组合分类器提高了手写体数字的识别率和识别精度.
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