【摘 要】
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随着科技的不断发展，在财务、经济等一系列领域对于使计算机自动识别数字的应用越来越广泛，同时也不断推动着更加精确的识别算法的深入研究。本文提出了一种针对手写数字进行识
【机 构】
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郑州大学物理工程学院,河南 郑州,450000
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随着科技的不断发展，在财务、经济等一系列领域对于使计算机自动识别数字的应用越来越广泛，同时也不断推动着更加精确的识别算法的深入研究。本文提出了一种针对手写数字进行识别的方法，其基本思路是：将opencv开源库函数与CodeBlocks编译环境相结合，图像预处理后再使用SVM（支持向量机）算法与较权威的MNIST数据集结合识别手写数字。实验结果表明，相比于参考文献中的典型常用算法，该方法大大降低了识别错误率，在统计量样本数比较小的情况下也能获得较为准确的统计规律，该算法可行且有效。
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