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手写数字识别系统设计

摘要

手写数字识别技术在许多工作场景中被使用，比如邮件分发、财务发票审计等。手写数字识别的核心是准确率以及自适应性，不同的人写出来的数字在字体的形状、大小上是有所差异的，识别起来相对困难。本论文针对手写数字识别进行分析研究，基于Python语言编写，通过图像处理分析特征提取研究，建立BP神经网络模型实现手写数字的识别并通过界面化实现。工作主要有：Python语言和PyQt界面的学习研究以及系统的环境搭建；数字图像预处理的研究，包括图像二值化、归一化、切割等方面；手写数字特征提取方法的研究分析，包括结构特征、统计特征、傅里叶特征以及网格特征；BP神经网络模型的建立，包