手写体数字的识别参照.pdf

手写体数字识别 第一章 绪论 4 1.1 课题研究的意义 4 1.2 国内外究动态目前水平 4 1.3 手写体数字识别简介 5 1.4 识别的技术难点 5 1.5 主要研究工作 6 第二章 手写体数字识别基本过程： 6 2.1 手写体数字识别系统结构 6 2.2 分类器设计 7 2.2.1 特征空间优化设计问题 7 2.2.2 分类器设计准则 8 2.2.3 分类器设计基本方法 9 3.4 判别函数 9 3.5 训练与学习 10 第三章 贝叶斯方法应用于手写体数字识别 11 3.1 贝叶斯由来 11 3.2 贝叶斯公式 11 3.3 贝叶斯公式 Bayes 决策理论： 12 3.4 贝叶斯应用于的手写体数字理论部分： 16 3.4.1.特征描述： 16 3.4.2 最小错误分类器进行判别分类 17 第四章 手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现 18 4.1 手写体数字识别的流程图 18 4.2 具体功能实现方法如下： 19 结束语 25 致谢词 25 参考文献 26 附录 27 摘要 数字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， 人类对模式识别技术提出了更高的要求。 特别是对于大量 己有的印刷资料和手稿， 计算机自动识别输入己成为必须研究的课题， 所以数字 识别在文献检索、 办公自动化、 邮政系统、 银行票据处理等方面有着广阔的应用 前景。 对手写数字进行识别， 首先将汉字图像进行处理， 抽取主要表达特征并将特 征与数字的代码存储在计算机中，这一过程叫做“训练” 。识别过程就是将输入 的数字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较， 找出最相近的字就是识别结 果。 本文主要介绍了数字识别的基本原理和手写的 10 个数字字符的识别系统的 设计实现过程。 第一章介绍了数字识别学科的发展状况。