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1、石河子大学信息科学与技术学院毕业论文课题名称：手写体数字识别系统设计学生姓名：学 号：学 院：信息科学与技术学院专业年级：电子信息工程2007级指导教师：职 称：完成日期：二一一年六月十一日手写体数字识别系统设计学生： 指导教师： 摘要 随着科学技术的迅速发展，在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合，手写数字识别系统的应用需求越来越强烈，如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统，采用模块化设计方法，编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块，利用摄像头等工具，将以文
2、本形式存在的手写体数字输入进计算机，完成对手写体数字图片的采集，并设计了一种手写数字识别方法，对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别，最终以文本形式输出数字，从而实现手写体数字的识别。关键词 预处理，结构特征提取，分类识别，手写体数字识别Handwritten Digit Recognition SystemStudents：Teacher：Abstract: With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Ba
3、nk bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer
4、 technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of
5、handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to
6、text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition.Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition.目 录第一章 引言11.1 课题背景11.2 课题研究目的及意义11.2.1 手写体数字识别的研究目的11.2.2 手写体数字识别的研究意义21.3 课题研究现状及发展趋势21.4 课题整体结构31
7、.5 课题难点分析4第二章 开发运行环境52.1系统开发环境和运行环境52.2开发工具介绍52.2.1 硬件部分介绍52.2.2 软件部分介绍6第三章 手写体数字识别系统构成及原理83.1 图像处理基础知识83.2手写体数字识别系统构成103.3手写体数字识别系统原理10预处理10图像分割14特征提取14分类识别15第四章 手写体数字识别系统设计分析164.1 程序主界面164.2 基准库的选择与建立184.3 手写体数字识别系统设计19摄像头输入模块的设计19直接读图模块的设计20写字板输入模块的设计22第五章 系统性能评价及实验结果分析255.1 识别系统性能的评价255.2 实验结果分析
8、25第六章 结论276.1 毕业设计总结276.2 课题前景与展望27致 谢29参考文献30附 录31附1、识别部分主程序31附2、创建模板部分函数32附3、切割图片部分函数33附4、输出图片部分函数34第一章 引言1.1 课题背景数字已有数千年的历史，在世界上使用很广，然而，在当今社会里，如何快速高效地将数字输入计算机，已成为影响人机接口效率的一个重要瓶颈，也关系到计算机能否真正在我国得到普及应用1。手写数字识别是光学字符识别技术(Optical Character Recognition，简称OCR)的一个分支，它研究的对象是：如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。在整个O
9、CR领域中，最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止，尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就，但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上，经过多年研究，研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广，为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案2。字符识别处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息，目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟，并且推出了很多应用系统；另一类是数据信息，主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等，处理这类信息的核
10、心技术是手写数字识别。这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入，如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入，无疑会促进这一事业的进展。因此，手写数字的识别研究有着重大的现实意义，一旦研究成功并投入应用，将产生巨大的社会和经济效益3。1.2 课题研究目的及意义1.2.1 手写体数字识别的研究目的手写数字识别在学科上属于模式识别和人工智能的范畴。在过去的四十年中，人们想出了很多办法获取手写字符的关键特征。这些手段分两大类：全局分析和结构分析。对前者，我们可以使用模板匹配、象素密度、矩、特征点、数学变换等技术。对后者，多半需要从字符的轮廓或骨架上提取字符形状的基本特征
11、，包括：圈、端点、节点、弧、突起、凹陷、笔画等4。多年的研究实践表明，对于完全没有限制的手写数字，几乎可以肯定：没有一种简单的方案能达到很高的识别率和识别精度。因此，最近这方面的努力向着更为成熟、复杂、综合的方向发展。本课题通过对手写体数字识别系统的研究，介绍了一种手写数字识别核心算法。即基于数字的结构，利用模板匹配、象素密度、矩、特征点、数学变换等技术获取手写体数字的关键特征，提出一种具体识别数字的方法，利用我们所掌握的电子信息工程的专业知识来实现，进而完成手写体数字识别系统的设计。1.2.2 手写体数字识别的研究意义手写数字识别研究价值意义在于自然人机交互领域，提高人机交互的自然性和友好性
12、。在于数字信息自动处理领域，节省人力，提高效率，加快信息流动，创造巨大的经济效益5。手写数字识别的理论价值如下6：（1）阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号，对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关，这样就为各国，各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一领域大家可以探讨，比较各种研究方法。（2）由于数字识别的类别数较小，有助于做深入分析及验证一些新的理论。（3）尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究，并已取得了很多成果，但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比，这仍是一个有难度的开放问题。（4）手写数字的识别方法很容易推广到其它一些相关问题，一个直接的应用是对英
13、文这样的拼音文字的识别。事实上，很多学者就是把数字和英文字母的识别放在一块儿研究的。1.3 课题研究现状及发展趋势手写数字识别有着重要的价值，IBM、HP、日立、东芝、夏普、NEC、理光和新加坡热卡公司等国外公司都曾巨额投入手写数字识别领域。而随着国家信息化进程的加速，手写数字识别的应用需求越来越广泛，应用系统的性能的关键与瓶颈在于手写数字识别核心算法性能上，最终目标是研究零误识率和低拒识率的高速识别算法。此外，尽早建立反映中国人书写习惯的、具有国家标准性质的手写数字样本库也是当务之急。在大规模的数据统计(如：行业年检、人口普查等)中，需要输入大量的数据，以前完全要手工输入，需耗费大量的人力和
14、物力。近年来在这类工作中采用手写识别技术已成为一种趋势。因为数据的录入是集中组织的，所以往往可以通过专门设计表格和对书写施加限制以便于机器的自动识别。目前国内的大多数实用系统都要求用户按指定规范在方格内填写。另外，这些系统往往采用合适的用户界面对识别结果做全面的检查，最终保证结果正确无误。可以看出，这种应用对识别核心算法的要求比较低，是目前国内很多单位应用开发的热点7。财务、税务、金融是手写数字识别大有可为的又一领域。随着我国经济的迅速发展，每天等待处理的财务、税务报表、支票、付款单等越来越多。如果能把它们用计算机自动处理，无疑可以节约大量的时间、金钱和劳力。与上面提到的统计报表处理相比，在这
15、个领域的应用难度更大，因为对识别的精度要求更高，处理的表格种类更多等，这样对识别及预处理的核心算法要求也提高了。手写数字识别在邮件分拣中的应用也十分广泛，随着人们生活水平的提高，经济活动的发展，通信联系的需求使信函的互换量大幅度增加，我国函件业务量也在不断增长，一些大城市的中心邮局每天处理量将高达上千万件，业务量的急剧上升使得邮件的分拣自动化成为大势所趋。在邮件的自动分拣中，手写数字识别往往与光学条码识别(OBR-Optical Bar Reading)，人工辅助识别等手段相结合,完成邮政编码的阅读。这就需要分拣机有一定的性能指标，差错率要越小越好。1.4 课题整体结构我们的思路是利用Matlab软件建立一个手写体数字识别系统，利用三种方法实现图像输入的功能，然后对输入的图像进行预处理，分割，结构特征提取，分类识别等操作，最终识别出图像上的数字，如图1-1。导入图片边缘提取Freeman编码关键点特征提取参数测量计算面积图1-1 识别的基本思路框架图1.
