基于神经网络的手写体数字识别系统的研究

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1、学校代码：10259学号：156101106密级：上海应用技术大学硕士学位论文题目：基于神经网络的手写体数字识别系统的研究英文题目：ResearchonHandwrittenDigitalRecognitionSystemBasedonNeuralNetwork专业：仿生装备与控制工程学院：电气与电子工程学院研究方向：模式识别与人工智能姓名：候亚伟指导教师：赵怀林教授2018年5月25日基于神经网络的手写体数字识别系统的研究摘要人工智能已成为当下比较热门的一个话题，越来越多的科研工作者投身到了人

2、工智能领域的研究。在日常生活中，随处可见的便是字符。在字符识别中一个重要的方向便是手写数字识别。借鉴仿生的理论，如果可以让计算机像人眼一样，自动地完成手写数字的识别的工作，将会减轻人工识别手写数字信息的压力，提高相关行业人员的工作效率。经过较长时间的发展，手写数字识别的理论与算法得到了进一步改善，但是如何有效地应用在实际生活中依然是一个严峻的问题。神经网络是对人脑的一种模拟，是仿生的一种体现。本文对BP神经网络与卷积神经网络两种网络模型进行了研究。由于特征提取方法对网络识别率具有很大的影响，因此

3、本文研究了三种特征提取方法，分别是PCA特征、Sobel特征以及Gabor特征。通过研究不同特征提取方法与BP神经网络结合发现，当使用Gabor特征与BP神经网络结合时，识别结果最好。人工提取特征受特征提取方法的影响较大，因此本文又研究了卷积神经网络，通过网络自身实现特征提取与识别。对于深度神经网络，随着网络层数的加深，训练难度会有所提高，因此如何使用较浅的网络来获得较高的识别率是值得研究的。本文通过对LeNet5模型进行分析后，提出两种改进模型。通过分析识别结果发现，不同模型的识别结果具有一定

4、的差异，因此本文提出一种组合神经网络。通过实验发现该网络能够获得一个较高的识别率。最后本文基于MATLAB的GUI设计了手写数字识别系统，该系统能够有效的识别出图片上的手写数字，具有一定的实用价值。关键字：BP神经网络；卷积神经网络；手写体数字识别；MATLAB；组合神经网络ResearchonHandwrittenDigitalRecognitionSystemBasedonNeuralNetworkAbstractAsartificialintelligencehasbecomeahotto

5、picnowadays,moreandmorescientificresearchershavedevotedthemselvestothefieldofartificialintelligence.Ineverydaylife,characterscanbeseeneverywhere.Animportantdirectionincharacterrecognitionishandwrittendigitalrecognition.Borrowingfromthetheoryofbionics

6、,ifthecomputercanbemadetoworklikeahumaneye,therecognitionofhandwrittennumberscanbedoneautomatically.Itwillreducethepressureofmanualrecognitionofhandwrittendigitalinformationandincreasetheefficiencyofpersonnelinrelatedindustries.Afteralongperiodofdeve

7、lopment,thetheoryandalgorithmofhandwrittendigitalrecognitionhavebeenfurtherimproved.However,howtoeffectivelyapplyitinreallifeisstillaseriousproblem.Neuralnetworkisasimulationofthehumanbrainandisamanifestationofbionics.Thispaperstudiesthetwonetworkmod

8、elsofBPneuralnetworkandconvolutionalneuralnetwork.Thefeatureextractionmethodhasagreatinfluenceonthenetworkrecognitionrate.Sothispaperstudiesthreekindsoffeatureextractionmethods,whicharePCAfeature,SobelfeatureandGaborfeature.Bystudyingthecombinationof