基于BP神经网络的手写数字识别系统

提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过颅处理后,在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法,即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法．不但减少了提取时间。而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C＋＋编写手写数字识别系统,得到了较好的识别结果。     

基于OpenCV视觉库的手写数字识别系统

运行在电脑的手写数字识别系统在移动性和便捷性方面存在诸多缺陷,为此,将数字识别算法移植于灵活小巧的高性能嵌入式设备,设计了一种基于视觉库OpenCV (Open Source Computer Vision Library)的手写数字识别系统.通过舵机云台调整拍摄角度,利用图片拼接和数字分割技术,实现短距离、大面积的手写数字识别.比较了使用KNN(K-Nearest Neighbor)、支持向量机和人工神经网络3种分类算法训练的模型在识别速度、识别准确率、模型体积等方面的区别,经过测试,使用人工神经网络算法在树莓派上的识别时间可低至0.115 s,识别准确率可达72％,具有一定的应用价值.     

基于神经网络的手写电气元件符号识别系统

神经网络模式识别在现代数字图像处理中的应用,是数字图像处理技术的一次革命,以神经网络模式识别技术在电气元件符号图形识别中的应用为对象,着重于手写电气元件符号自动识别系统的研究,介绍了整个系统的结构和功能,给出了相应的数据流图和主要数据结构,提出了一种基于神经网络的模式识别方法,并对系统的实际应用作了验证,为进一步的研究奠定了基础。     

基于AP和BP神经网络算法的手写数字识别

针对现有的手写数字识别技术不适合大规模应用的问题,提出了一种基于AP和BP神经网络的快速手写数字识别算法。首先对预处理后的样本通过AP算法(affinity propagation)聚类消除冗余,重新构造样本空间;然后构造BP(误差反向传播)神经网络模型,学习测试集合样本。采用UCI机器学习数据库中的数据进行实验,结果表明,算法的识别正确率可达96.10%,高于BP神经网络算法的识别正确率94.88%,且执行时间约为后者的10%,具有较高的实用价值。     

手写汉字识别系统的研究与应用

本文在研究汉字识别理论的基础上,介绍了手写汉字识别系统研究的意义及其在实际中的应用,并对当前手写汉字识别的现状及存在的问题进行了分析,提出了限定性脱机手写汉字识别的研究方向,以供研究参考。     

基于人工神经网络的手写阿拉伯数字识别

本文讨论了人工神经网络在手写数字识别中的应用,针对手写体数字的结构特点,采用改进的BP学习算法进行识别.建立了基于神经网络的手写数字模式识别系统,并用Matlab仿真进行结果分析,该系统识别率为70%.     

基于多级分类器的自由手写数字在线识别

设计了一种用于手写字符在线识别的多级分类器模型。在该模型中,通过对四个独立的分类算法进行集成,将脱机方法与联机方法,神经网络方法与传统方法有机地结合起来构成一个完整的手写字符在线识别系统。理论分析和实验结果表明,该集成系统比单一系统具有明显的优越性。     

基于随机森林的手写数字识别研究

目前人工智能技术正在快速发展,应用在越来越多的领域,成为研究的热点,尤其是物体检测、图像识别方面。随机森林是贝叶斯网络的优化,是一种利用多个树分类器进行分类和预测的方法,可以降低分类识别过程中过拟合现象。基于随机森林的手写数字识别算法,探究随机森林算法在数字识别中的应用和优势,进行算法优化提高识别准确率。通过实验分析,结果表明提出的基于随机森林的手写数字识别算法具有较高的分类准确率和较好的泛化性能,能够满足实际应用需求。     

基于卷积神经网络的手写数字识别应用

数字识别(Digit Recognition),是计算机从纸质文档,照片,或其他来源接收和理解并识别可读的数字的能力.根据数字来源的产生方式的不同,目前数字识别问题可以区分为手写体数字识别,印刷体数字识别,光学数字识别,自然场景下的数字识别等,具有很大的实际应用价值.目前比较受到关注的问题主要是手写体数字识别,由于其具...     

属性链匹配法识别自由手写数字

本文提出一种属性链匹配识别自由手写数字的方法,以带有属性的基元描述待识字符,粗分类后的一般类字符用属性链匹配法识别.     

联机方法与脱机方法相结合识别自由手写数字

提出了一种将脱机方法与联机方法有机结合的字符识别方案。将其用于识别自由手写数字时,对５万手写字符的识别率为９７．５４％,误识经为１．９８％,拒识率为０．４８％。     

自整定调节器专家系统

应用不同ＰＩＤ参数对各种控制对象进行在碍实验，观察分析其结果，总结出用波形法进行ＰＩＤ参数自整定的专家系统。系统具有预整定、自整定和自动起动功能，使过程在起动、设定值改变以及过程扰动情况下，根据性能指标要求在线整定ＰＩＤ参数，控制性能保持在较优状态。     

手写体数字识别系统中一种新的特征提取方法

本文对手写体数字的特征提取方法进行了讨论,分析了当前使用较多的三种特征提取方法,指出了各自的优缺点,并在此基础上提出了一种新的特征提取方案,即13点特征提取方法,该方法从每个字符中提取关键的13个点作为特征点,其主要特点是特征提取简单有效,节省了特征提取时间,提高了识别系统的运行速度.用同一种网络对特征提取后的结果进行训练和识别.仿真结果表明,13点特征提取法用于手写体数字的识别有着极好的适应性,在运行速度和识别率上比起其它算法都有很大的提高,从而极大地证实了新算法的有效性及实用性.     

藏文联机手写识别的难点及其解决方法

通过分析各种联机手写识别方法(统计模式识别方法、结构模式识别方法、结构和统计模式识别方法) 以及藏文自身的特点,总结出藏文联机手写识别的方法.     

计算机汉字识别和静态手写汉字签名鉴定技术综述

经过训练、高质量的摹仿手写汉字签名给文件检验工作者提出了挑战,使传统的特征比对方法显得力不从心,据此本文提出采用计算机进行精确、快速的静态手写汉字签名鉴定。对于静态手写汉字签名鉴定,如何选择良好的特征和对选择的特征进行描述,使描述后的特征具有相对的稳定性,特征描述模型很好地反映书写者的生物特征而不是汉字本身的内容,是计算机静态手写汉字签名鉴定问题首先要解决的问题。     

脊柱肿瘤的图象分析、模式识别和专家系统的实现

本文将数字图象处理技术、模式识别与人工智能的理论和方法用于脊柱疾病的图象分析与识别.由此构成的计算机诊断系统提高了对脊柱肿瘤诊断的可信度,经临床试验,取得满意效果.     

电力系统暂态安全分析中动态等值的新方法

提出一种电力系统发电机动态等值的新方法 ,采用模式聚类的方法对发电机的摇摆曲线分类 ,将模式识别与专家系统相结合 ,为电力系统的动态等值提出一种新的思路 ,对用直接法进行电力系统暂态稳定定量分析具有重要意义     

基于极角特征匹配的动态签名鉴别算法

基于签名质心和黄金分割质心建立极坐标系, 并提取签名极角特征中相对稳定的极值点序列作为笔段分隔点给出一种签名鉴别算法. 提出了改进的动态时间规整(DTW)算法, 通过该算法将待测样本和签名模板依分隔点的对应关系按段进行动态匹配, 得到最优匹配方案和最佳相似度, 从而降低了误拒率. 算法经JLU DHSDB2.0签名数据库测试, 识别等错率达到4.25%.     

基于Bayes决策的手写体数字识别

提出了一种用Bayes决策理论进行手写体数字识别的方法，对已知类别的样品提取特征建立数字样品库，对于任意的手写数字提取特征，根据数字样品库中已知样品的特征，运用基于最小错误概率的Bayes决策进行识别、实验证明Bayes决策理论用于手写体数字的识别有较好的效果，一般情况下识别率能达到96％以上．