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手写数字识别系统的设计与实现

一、绪论

随着机器学习及神经网络技术的发展，人工智能正在不断向更

广泛的领域渗透，尤其是在图像处理领域。手写数字识别系统也

因此应运而生，被广泛应用于各种场景中，例如验证码识别、手

写板输入、银行支票识别等。本文将介绍一种手写数字识别系统

的设计与实现，以帮助读者深入了解该领域的技术。

二、系统设计

本手写数字识别系统采用支持向量机（SVM）算法。系统开发

基于Python编程语言和OpenCV图像处理库进行，共分为以下四

个模块：

2.1数据采集模块

数据采集模块通过获取手写数字原始图像，采集大量的训练数

据集和测试数据集。该模块通过调用计算机的摄像头进行数据采

集，将原始图像转化为数字图像，表示手写数字的像素。在采集

数据时，需要注意手写数字应该尽可能接近正方形，大小需要尽

量一致，以保证后续的数字处理和识别效果。数据采集完成后，

需要对采集到的数据进行分类标注，即手写数字的分类，一般采

用数字0-9进行标注。

2.2特征提取模块

在特征提取模块中，我们需要将数字图像转化为一组数字特征，

以便于后续的数字图像比较和分类识别。目前最常用的数字特征

是手写数字的边界轮廓。该模块通过调用OpenCV库中的边界检

测函数获取数字的边界轮廓。检测出轮廓后，我们可以使用等高

线函数对其进行平滑处理，再通过描绘轮廓的关键点获取有效特

征向量。

2.3训练模型模块

在训练模型模块中，我们需要将已经提取出的数字特征向量和

其分类标注进行学习，训练得到一个能够正确识别数字的模型。

本系统采用了支持向量机（SVM）算法来实现数字的分类识别。

SVM算法有着很好的泛化性能和分类性能，并且适用于高维特征

的数据集。在训练模型时，我们首先对原始数据进行归一化处理，

使其在相同量级内。然后使用SVM训练模型，通过交叉验证的方

式调整模型超参数，以达到最优分类效果。

2.4数字识别模块

数字识别模块是手写数字识别系统最核心的部分。在该模块中，

输入待识别的数字，对它进行特征提取，然后将其送入训练得到

的SVM分类模型中进行分类，最终输出数字的识别结果。该模块

的实现过程较为简单，其主要流程包括数字图像的边界轮廓提取、

特征向量提取、数字分类和输出。

三、系统实现及结果分析

我们将本系统应用到手写数字图像的识别中，以下是我们的实

验结果：

3.1数据采集

从多个角度收集大量的手写数字图像，对它进行处理并分类标

注。最终，我们获取了1000个训练集样本和50个测试集样本，

分别包含数字0-9。

3.2特征提取

对采集到训练和测试数据集中的数字图像进行边界轮廓提取，

如图1所示。

3.3模型训练

对于提取到的数字图像特征向量，我们采用支持向量机（SVM）

算法进行分类训练。训练后得到如下结果：准确率为96.0%，此

时使用较少的数据样本即可得到优良的分类效果，较为节省训练

时间。

3.4数字识别

将已使用SVM训练好的模型，用于数字识别，结果如下图所

示。

四、结论

本文介绍了一种基于支持向量机（SVM）算法实现的手写数字

识别系统。该系统由数据采集、特征提取、模型训练和数字识别

四个模块组成。采用该系统即可快速、准确地识别手写数字。未

来我们将持续优化该系统，提高识别准确率和智能化程度。