【摘 要】
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脱机手写数字识别技术因其在文档、统计、票据、邮件等方面的广泛涉及,成为了研究人员近年来重点研究的课题,阿拉伯数字也是全世界唯一通用的字符。随着社会金融业等行业的发展
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脱机手写数字识别技术因其在文档、统计、票据、邮件等方面的广泛涉及,成为了研究人员近年来重点研究的课题,阿拉伯数字也是全世界唯一通用的字符。随着社会金融业等行业的发展,我们对脱机手写数字识别准确率的要求也越来越高。但是手写体的数字由于其人为因素的差异,使得其特征变化多样,具有很大的随意性。本文针对脱机手写数字图像识别以及图像特征提取等问题,提出了基于LVQ神经网络的脱机手写数字识别方法,以实现提高脱机数字识别系统的识别精度和识别速度的目的。针对基于LVQ神经网络的脱机手写数字识别方法,本论文研究内容如下:1.对手写数字图像进行图像预处理与特征提取,预处理过程是分别对图像进行灰度化、二值化、去噪、归一化以及字符的骨骼化过程。特征提取方面,本文采用特征区域分割与重组的新的特征提取方法,该方法具有良好的泛化性能,更能适应手写体数字特征变化大的特点;2.研究和分析了神经网络的基本原理模型与算法,提出将自组织竞争神经网络方法应用于手写数字识别,设计了一种基于LVQ神经网络方法的脱机手写数字识别系统。本文重点分析和研究了LVQ神经网络输入/输出节点数和隐含层神经元个数的确定,并对LVQ神经网络的权值系数与工作方式进行了深入的分析;3.基于Matlab实现了LVQ神经网络对手写数字图像的识别,分别进行了对USPS手写数字样本库和五组不同人为书写的手写体数字的识别过程,并将实验结果与传统的BP神经网络进行了统计与对比。在系统的测试结果中,LVQ神经网络对USPS的数字样本库识别率达到了97.4%的正确率,而BP神经网络的正确率是95.7%。LVQ神经网络对五组手写数字的识别正确率达到了100%的正确率,而BP神经网络训练五组手写数字时,在数字1、3、8处均各自出现了一个误识率,识别精度不如LVQ神经网络。因此,LVQ神经网络具有比BP网络更低的误识率,且它的结构简单,对输入向量没有规格化要求,也不存在BP网络所有可能出现的局部最小化的问题。LVQ神经网络具有比传统BP网络更明显的优势,更具有实际应用的价值。
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