手写字符识别系统设计.

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1、版本：V1.0手写字符识别系统设计说明书10手写字符识别系统任务说明书湖南大学信息科学与工程学院二0一四年六月10手写字符识别系统任务说明书目录1引言21.1目的21.2阅读对象22项目概述22.1项目简介22.2项目任务22.3实验环境介绍23任务描述33.1背景资料概述33.2系统组成33.3系统评估54机器学习算法介绍54.1支持向量机54.2BP神经网络64.3决策树方法75特征选择86参考资料和实用网站910手写字符识别系统任务说明书1引言1.1目的随着图像处理技术与机器学习技术的发展，机器视觉技术已广泛应用于工业生产、日常生活及城市管

2、理中。字符识别作为机器视觉的一种基本应用，在车牌识别、光学字符识别（OCR，OpticalCharacterRecognition）等应用中均有涉及。本说明书旨在介绍基于常用机器学习算法（如BP神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻分类）的手写字符识别系统的设计需求，设计方法和环境介绍，帮助学生了解字符识别的基本流程，常用机器学习算法的基本原理，掌握机器视觉应用的开发技术。1.2阅读对象本说明书的阅读对象有：l数字媒体类相关专业学生l相关客户人员，体验用户等2项目概述2.1项目简介本项目旨在基于机器学习算法实现手写字符（包括数字和大小写字母）的

3、识别。该系统通过读入一张图片或通过鼠标绘制字符的方式，实现识别对象的输入，通过BP神经网络、支持向量机、朴素贝叶斯或K近邻分类方法实现手写字符的识别，并输出识别的结果。2.2项目任务项目名称：手写字符识别系统的设计项目内容：1）手写字符的输入；10手写字符识别系统任务说明书2）图片预处理与特征提取；3）机器学习与字符分类；项目周期：1个月（2014年8月25日——2014年9月20日）参与人数：2~4人。1.1实验环境介绍A）VisualStudio2010VisualStudio2010是继VC6.0后微软推出的一款新的高级语言编译器，可支持C

4、#、C++、Basic以及Asp等编程语言的开发，具有强大的代码调试功能，是一个功能强大的可视化软件集成开发工具。本项目将使用VisualStudio2010进行代码的编辑、编译与调试。B）VisualAssist为了提高代码编写的效率，可安装VisualAssistX插件。VisualAssistX插件是WholeTomato公司针对VisualStudio开发环境开发的一款代码编写辅助工具，能够实现变量名、函数名的自动提示与补全，以及函数定义与声明之间的快速切换，从而达到提高开发效率的目的。C）OpenCVOpenCV（OpenCompute

5、rVision）是一个开源的跨平台计算机视觉库，可以运行于Linux、Windows和MacOS操作系统上。它轻量级而且高效，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。本项目可利用OpenCV实现图像的读取、显示以及一些基本的预处理算法。网址：http://opencv.org/2任务描述2.1背景资料概述10手写字符识别系统任务说明书机器学习：利用计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能。因此，机器学习算法通常包括两个阶段：训练和分类。训练阶段，即利用一些已知的训练样本训练得到机器学习算法模型的相应参数。该阶段类似于小孩认字时的

6、学习阶段，老师告诉小孩各种字具有什么样的特征。分类阶段，即对于训练好的算法模型，给定输入数据，计算机自动给出数据的分类。该阶段类似于小孩在进行了学习后可以自主的识字。目前常用的机器学习算法包括：支持向量机（SVM，SupportVectorModel）、BP神经网络、决策树1.1系统组成基于机器学习的手写字符识别系统通常包括四个部分：图像预处理、特征提取、字符训练与字符识别四个阶段，如图1所示。图1字符识别系统的功能框架图像预处理：主要包括图像的去噪（中值滤波、高斯滤波），图像的二值化（将彩色图像或灰度图像转化为二值图像），形态学处理（利用闭操作

7、，即先膨胀再腐蚀，将断裂的笔画进行修复）。特征提取：字符图像由一系列二进制的0和1组成，虽然这些数据包含了字符的全部信息，但是这些数据也包含了大量冗余的信息，并不一定适合于机器进行识别。正如我们人类在识别各种物体的时候，也是抓住了物体的某些本质特征。因此，在进行字符识别前，从字符图像中提取尽可能好的特征对于提高识别的正确率具有重要的意义。10手写字符识别系统任务说明书常用的特征提取的方法包括：（1）直接将字符图像看成是一个一维特征向量，无需其他处理。该方法简单，在有些时候也行之有效，但由于特征维数较高，往往需要大量的训练样本学习算法才能收敛。（2

8、）主成分分析法（PCA，PrincipalComponentAnalysis），该方法在人脸识别中应用较多。（3）基于不变矩的方法字符训