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湖南大学信息科学与工程学院二0一四年六月9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99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

2、及城市管理中。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

3、机器学习算法实现手写字符（包括数字和大小写字母）的识别。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；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。2.3实验环境介绍A）VisualStudio20109手写字符识别系统任务说明书

4、VisualStudio2010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#、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

5、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（OpenComputerVision）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/1任务描述1.1背景资料概述机器学习：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

6、。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1.2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

7、与字符识别四个阶段，如图1所示。9手写字符识别系统任务说明书图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，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

8、好的特征对于提高识别的正确率具有重要的意义。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）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练：给定训练样本，每个样本包括字符图像和对应的字符信息，利用相应的机