如何模式识别简单的手写数字 手写数字模式识别系统

如何区分手写体和印刷体 模式识别 这个问题其实是OCR，和ICR的问题.ocr 是一门很难技术，基本上也少有公开的.我理解的ocr 是获取到一个图片文字之后，提取出字体框架模型，然后在相应的字典库中查找匹配模型(相当于2 楼所说模式识别)，找到匹配度最佳的那个，既是所识别的字符.我所说字体模型是什么呢？我理解的是，如汉字，大概是一个至少4*4像素点的区域(好像不能少于这个，要不汉字的几个笔画很难区分)，最后，如果匹配上了就是ocr。难点就在这里！ocr中所用的字库一定小于ICR，复杂度也小于ICR，比如汉字\"一\"，打印体的可能只需要定义一种字模就OK(不考虑各种字体，效果字)，但对于icr，则要定义这个汉字\"一\"是歪了斜了，甚至有的人会写成可以匹配到\".\"(圆点)字模的程度.那这就很难了。当然这个例子可能不恰当！顺便说一下，就当下(2010年2月为止)汉字的ICR 基本上不能商用.至于拉丁字母文字和数字方面的ICR，部分国外厂商测试效果还不错.比如abbyy，iris.还有一家美国的公司(暂时性遗忘该名称).就说这么多.偶然逛逛csdn，等分ing.如何模式识别简单的手写数字？ 1：Naive Bayesian，Logistic Regression，SVM都可以每次采样一.数字图像模式识别工程软件设计的目录 前言第1章图像模式识别导论1.1图像模式识别概述1.2图像模式识别的应用1.3基于图像分析的黄豆质量评估系统设计1.3.1图像特征识别系统的基本技术要求1.3.2图像特征识别统计系统的构架及软件实现技术第2章数字图像预处理2.1图像的灰度化2.1.1图像的灰度化处理的基本原理2.1.2图像的灰度化的程序实现2.2图像的二值化2.2.1图像的二值化处理的基本原理2.2.2图像的二值化处理的程序实现2.3图像的反色2.3.1图像的反色处理的基本原理2.3.2图像的反色处理的程序实现2.4图像的中值滤波2.4.1图像的中值滤波处理的基本原理2.4.2图像的中值滤波处理的程序实现2.5图像的高斯滤波2.5.1图像的高斯滤波处理的基本原理2.5.2图像的高斯滤波处理的程序实现2.6Gabor变换2.6.1Gabor变换的基本原理2.6.2Gabor滤波器设计2.6.3Gabor变换的程序实现2.7各向异性扩散平滑滤波2.7.1各向异性扩散平滑滤波的基本原理2.7.2各向异性扩散平滑滤波的程序实现2.8二值图像的腐蚀2.8.1二值图像的腐蚀的基本原理2.8.2二值图像腐蚀的程序实现2.9二值图像的膨胀2.9.1二值图像的膨胀的基本原理2.9.2二值图像的膨胀的程序实现2.10二值图像的开运算2.11二值图像的闭运算2.12灰度图像。如何模式识别简单的手写数字 手写体数字识别的基本过程：系统主要由手写体数字识别的训练过程和识别过程组成，训练过程和识别过程均包括预处理、特征提取和模式识别三部分。一般包括如下过程：获取数据→预处理→特征提取→选择分类→识别输出。一步步来：手写数字识别的原理到底是怎样的？ 00000000000000000000000000000000000000000000011111000000000000000000000000011111111100000000000000…如何模式识别简单的手写数字 把所有的笔画定义了个8个方向，然后将B的笔画可以分解成一个字符串。然后当人在触摸屏上画出一个符号时，也将它分解成8个方向的字符串，最后比较两个字符串的距离就能判断出和不同符号的近似度。

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