光學手寫數字字符識別技術的研究.pdf

1、光學字符，指的是人們肉眼可見的打印在紙張等材質上的字符。把這些光學字符轉化為計算機可以識別的編碼的過程就是光學字符識別(Optical Character Recognition)過程。
　　光學字符識別有著十分廣泛應用范圍。如物流系統(tǒng)的郵件分揀、智能交通系統(tǒng)的車牌識別、金融監(jiān)管中票據處理，公共安全管理中證件讀取等等。但是，對于手寫的光學字符，由于人們手寫的隨意性，使其識別的難度大于較正規(guī)的印刷字符。因此，對于手寫的光學字符識別，

2、特別是中文的手寫光學字符識別，識別結果都不盡如人意。本文重點就對兩種在字符識別領域表現比較優(yōu)秀的遺傳優(yōu)化誤差逆反饋人工神經網絡算法和支持向量機算法進行深入的研究，比較它們在手寫數字字符識別上的優(yōu)缺點及特性，以期對工程項目應用做出指導。
　　文中利用C++編程語言，結合OPENCV圖像處理開源庫(http://opencv.org/)及google公司的MNIST手寫數字字符數據庫(http://code.google.com/p/

3、supplement-of-the-mnist-database-of-handwritten-digits/downloads/list)及LIBSVM開源庫(http://www.csie.ntu.edu.tw/～cjlin/libsvm/)對OCR開發(fā)過程中涉及到的各種算法進行實驗，提出實用可行的解決方案。主要工作可以分為三大部份，第一部份是圖像預處理，第二部份為特征提取與描述，第三個部份為識別。其中涉及圖像二值化、字符分割、字符