手写数字的数据库识别技术(手写体数字识别数据库)

：从历史走向未来

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是计算机视觉领域的重要研究方向之一。这项技术以数字图片作为输入，识别和判断图片中的数字，是场景文本识别和智能图像识别中的重要应用。本文将从历史发展、技术原理、研究现状、应用前景等方面进行综述，旨在探讨的趋势及未来发展方向。

一、历史回顾

起源于20世纪60年代，此时期的手写数字识别在美国的银行业中得到了广泛应用。但是，由于数据规模较小，仅仅是从数字字符开始研究的软硬件，整个手写数字识别技术发展落后、缓慢。直到现代计算机出现，才加速了这个领域的发展。我们知道，数字是由数字字符构成的，通过扫描手写数字的图像，将其转化为算法可识别的数据形式，广泛应用于图像处理、自然语言处理等领域，取得了突破性的成果。

二、技术原理

手写数字数据库识别技术的关键就是如何将手写数字图像转化成计算机可识别的数据形式。在具体实现中，通常采用如下基本步骤：

1.手写数字图像采集，将手写的数字通过相机、扫描仪等设备获取。

2.图像预处理，即对图像进行去噪、二值化、归一化等操作，使得图片清晰、稳定、准确。

3.特征提取，选取一些特定的特征参数来表示手写数字图像。常用的特征参数包括：傅里叶描述子、Zernike矩形描述子、矩特征等。

4.模式分类，将特征参数和已有的数据库分析比较，最终得出手写数字数字的识别结果。

三、研究现状

当前，手写数字数据库识别技术已经被广泛应用于图像处理、文本理解、等领域。同时，也出现了不少新的研究方向和新的技术手段，如深度学习、神经网络等方法。具体来说，一些研究领域的新进展有：

1.卷积神经网络

卷积神经网络能够同时进行特征提取和分类，它通过卷积层、池化层、全连接层等方式对输入样本进行多层次的处理和特征提取，从而得到对手写数字的更准确和更广泛的识别结果。

2.深度学习

深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习技术，它可以从大量的数据中自主学习并提取特征，进一步提高了手写数字识别的精度。

4.支持向量机

支持向量机是一种分类问题的高效算法，在手写数字数据库识别中也取得了良好的应用效果。

四、应用前景

随着领域的快速发展，越来越受到重视。其应用场景已经延伸到许多领域，如自动化办公、银行金融、电商物流、智能驾驶等。并且，随着技术的不断创新，未来的应用前景也非常广阔。例如，在智能教育领域，可以通过手写数字识别技术，实现智能的作业批改和成绩分析。在金融领域，可以通过手写数字识别技术，实现快速的结算和支付，提高金融交易效率。

五、未来发展方向

未来，将在以下几个方面得到不断的拓展和完善：

1.数据集的拓展

提高识别准确度的关键是增加数据集，加大训练样本。由于手写数字实现的方式不尽相同，对于不同的国家和地区，要准确识别手写数字需要建立本地的手写数字数据库，以适应各地域的不同需求。

2.更深入的学习模型

基于深度学习、神经网络等技术，进一步提高手写数字识别的准确率和鲁棒性，为联合学习和迁移学习等其他新的研究方向奠定基础。

3.更多的应用场景

未来，手写数字数据库识别技术将出现在更多的应用场景中，如自然语言处理、交互式人机界面、智能物联网等领域，带来更加便捷、智能的生活和工作体验。

综上所述，在计算机视觉领域有着广泛的应用前景，其发展历程也充满着挑战与机遇。我们相信，在新的技术和趋势下，手写数字数据库识别技术必将获得更加精准、智能的发展。

相关问题拓展阅读：

• 为什么基于概率神经网络的手写体数字识别路径打不开
• 用笔写一个数字（0~9），用相机拍成图片，用matlab处理，并把它识别出来，求具体操作过程，需附带程序。

为什么基于概率神经网络的手写体数字识别路径打不开

不知你是不是用matlab的神经网络工具蚂氏箱，因为一般神经网络都是成批处理的，每一次调整都会综合所有样本的误差进行调整雹物念，而不是一类一类图片的去调整，所以不会源困出现你说的现象。

用笔写一个数字（0~9），用相机拍成图片，用matlab处理，并把它识别出来，求具体操作过程，需附带程序。

%—-

　　%基于贝叶斯判别的手写体祥搏数字识别

　　%—-

　　%***********************读取训练样本图片，并进行预处理***********************

　　% 利用uigetfile函数交互式选取训练样本图片

　　geshi = {‘*.jpg’,’JPEG image (*.jpg)’;…

　　’*.bmp’,’Bitmap image (*.bmp)’;…

　　’*.*’,’All Files (*.*)’};

　　 = uigetfile(geshi,’导入外部数据’,…

　　’*.jpg’,’MultiSelect’,’on’);

　　% 如果选择了图片文件，生成图片文件的完整路径，李肢否则退出程序，不再运行后面命令

　　if ~isequal(,);

　　FileFullName = strcat(FilePath,FileName);

　　else

　　return;

　　end

　　n = length(FileFullName); % 选择的图片文件个数

　　% 设置I、BW、training和group的初值

　　I = zeros(50);

　　BW = zeros(16);

　　training = zeros(1,256);

　　group = ;

　　% 通过循环对每一个图片进行标准化处理，并生成训练样本数据矩阵training和分组向量group

　　for i = 1:n

　　I = imread(FileFullName{i}); % 读入一幅图片

　　I = 255-I; % 图像反色处理

　　I = im2bw(I,0.4); % 设定阈值，把反色后图像转成二值图像

　　 = find(I == 1); % 查找数字上像素点的行标y和列标x

　　BW = I(min(y):max(y),min(x):max(x)); % 截取包含数字的更大区域图像谨扰祥

　　% 将截取的包含数字的更大区域图像转成16×16的标准化图像

　　BW = imresize(BW,);

　　% 将标准化图像按列拉长，生成50×256的训练样本矩阵training

　　training(i,:) = double(BW(:)’);

　　% 将图片文件名字符串分成三部分：文件路径、不带扩展名的文件名和扩展名字符串

　　 = fileparts(FileName{i});

　　% 读取不带扩展名的文件名字符串的第4个字符，得到该图片对应的数字，即该图片所在的组

　　group = ;

　　end

　　%***************************创建朴素贝叶斯分类器对象*************************

　　% 创建朴素贝叶斯分类器对象ObjBayes

　　ObjBayes = NaiveBayes.fit(training,group,’Distribution’,’mn’)

　　%*****************************对训练样本图片进行判别*************************

　　% 利用所创建的朴素贝叶斯分类器对象ObjBayes，对训练样本图片进行判别

　　pre0 = ObjBayes.predict(training);

　　isequal(pre0, group) % 判断判别结果pre0与分组向量group是否相等

　　%***********************读取检验样本图片，并进行预处理***********************

　　% 利用uigetfile函数交互式选取检验样本图片

　　geshi = {‘*.jpg’,’JPEG image (*.jpg)’;…

　　’*.bmp’,’Bitmap image (*.bmp)’;…

　　’*.*’,’All Files (*.*)’};

　　 = uigetfile(geshi,’导入外部数据’,…

　　’*.jpg’,’MultiSelect’,’on’);

　　% 如果选择了图片文件，生成图片文件的完整路径，否则退出程序，不再运行后面命令

　　if ~isequal(,);

　　FileFullName = strcat(FilePath,FileName);

　　else

　　return;

　　end

　　n = length(FileFullName); % 选择的图片文件个数

　　% 设置I、BW、sampledata和samplegroup的初值

　　I = zeros(50);

　　BW = zeros(16);

　　sampledata = zeros(1,256);

　　samplegroup = ;

　　% 通过循环对每一个图片进行标准化处理，

　　% 并生成检验样本数据矩阵sampledata和分组向量samplegroup

　　for i = 1:n

　　I = imread(FileFullName{i}); % 读入一幅图片

　　I = 255-I; % 图像反色处理

　　I = im2bw(I,0.4); % 设定阈值，把反色后图像转成二值图像

　　 = find(I == 1); % 查找数字上像素点的行标y和列标x

　　BW = I(min(y):max(y),min(x):max(x)); % 截取包含数字的更大区域图像

　　% 将截取的包含数字的更大区域图像转成16×16的标准化图像

　　BW = imresize(BW,);

　　% 将标准化图像按列拉长，生成30×256的检验样本矩阵sampledata

　　sampledata(i,:) = double(BW(:)’);

　　% 将图片文件名字符串分成三部分：文件路径、不带扩展名的文件名和扩展名字符串

　　 = fileparts(FileName{i});

　　% 读取不带扩展名的文件名字符串的第4个字符，得到该图片对应的数字，即该图片所在的组

　　samplegroup = ;

　　end

　　%*****************************对检验样本图片进行判别*************************

　　% 利用所创建的朴素贝叶斯分类器对象ObjBayes，对检验样本图片进行判别

　　pre1 = ObjBayes.predict(sampledata);

　　% 查看判别结果

　　 % 之一列为真实组，第二列为判归的组关于手写体数字识别数据库的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。

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