基于人工神经网络的数字识别研究与实现(可复制论文).pdf

摘要基于人工神经网络的数字识别研究与实现硕士研究生:贾厚林导师:赵力教授东南大学无线电工程系本文研究了基于人工神经网络的数字识别,主要探讨图像处理技术和模式识别技术在数字识别中的应用。一个典型的数字识别系统包括图像的获取、字符图像预处理、特征提取、字符识别等部分,本文的研究工作涉及霾糠郑鹤址枷裨ご怼⑻卣魈崛字符的识别。首先介绍了数字识别的主要原理,详细讨论了一系列图像预处理技术,使其适合于字符的识别,包括:图像灰度化、二值化、细化、基于浠患觳庵毕咔阈苯嵌的图像倾斜校正,图像字符的分割、图像尺寸的归一化等。其次,研究了如何提取数字字符的结构和笔画等特征以及用人工神经网络进行字符识别等内容。最后,进一步探讨了基于网络的含噪数字识别。文中给出了神经网络的原理、设计网络的过程以及具体的实现和改进方案,并附有大量的实验数据。。程序操作简单,具有友好的缑妗实验结果表明:本程序能够批处理,字符总体识别率高。对于噪声数字有较强的适应性。关键词:人工神经网络网络图像处理数字识别摘要
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氆万学位论文独创性声明关于学位论文使用授权的说明期:本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权东南大学研究生院办理。日
第一章绪论图像数字识别产生的背景及意义数字识别技术是图像处理技术和模式识别技术研究的重要课题,随着国家信息化进程的加速,数字识别的应用需求将越来越广泛。目前,数字识别的关键与瓶颈仍然在于识别的核心算法性能上,最终目标是研究零误识率和低拒识率的高速识别算法,因此,非常有必要加强这方面的研究工作。本章首先介绍课题研究的背景及意义,目前研究的现状、研究的难点和今后的发展趋势,然后介绍一般图像数字识别系统的基本要求及构成,最后给出本文所做的工作和研究内容。数字识别作为模式识别领域的一个经典的问题,有着重要的理论价值与实践应用价值。由于人工神经网络是模拟人脑神经系统处理信息的过程和学习功能而设计的一种信息处理系统,它具有分布式存储和并行协同处理等特点,而且具有很强的自适应学忆等功能和高度的鲁棒性和容错性,因而,应用在字符识别领域,能够减少识别的计算量和提高识别的准确度。图像数字识别的核心就是计算机图像处理和模式识别技术。我国的计算机图像处理和模式识别技术研究起步较晚,但近几年得以迅速发展,各种图像处理和模式识别软件与系统相继出现。目前主要应用领域有:人脸识别系统,邮政信函分检系统,指纹自动识别系统,税单自动读取系统,车辆字符识别系统,银行支票自动处理系统等。一、数字识别系统的主要应用价值【一⑹质侗鹪诖蠊婺J萃臣浦械挠τ在大规模的数据统计纾盒幸的昙臁⑷丝谄詹榈中,需要输入大量的数据,以前完全要手工输入,需要耗费大量的人力和物力。近年来在这类工作中采用数字识别技术已成为一种趋势。⑹质侗鹪诓莆瘛⑺拔瘛⒔鹑诹煊蛑械挠τ财务、税务、金融是数字识别大有可为的又一领域。随着我国经济的迅速发展,每天等待处理的财务、税务报表、支票、付款单等越来越多。如果能把它们用计算机自动处理,无疑可以节约大量的时间、金钱和劳力。与上面提到的统计报表处理相比,在这
最明显的例子就是人工神经网络!O嗟币徊糠值模痠模型和算法都以数字识个领域的应用难度更大,原因有三个方面:一是对识别的精度要求更高;二是处理的表格往往不止一种,一个系统应能智能地同时处理若干种表格;三是由于处理贯穿于整个日常工作之中,字符书写应尽量按一般习惯,这样对识别及预处理的核心算法要求也提数字字符识别与车辆字符识别有许多共同点,车辆字符识别将数字字符直接应用于车辆字符识别,可达到资源共享。也可以配合公共车辆监控,迅速找回被偷的汽车或交通肇事逃逸车辆。⑹质侗鹪谟始旨鹬械挠τ随着人们生活水平的提高,经济活动的发展,通信联系的需求使信函的互换量大幅度增加,我国函件业务量也在不断增长,一些大城市的中心邮局每天处理量将高达几百万件,业务量的急剧上升使得邮件的分拣自动化成为大势所趋。