毕业论文计算机手写数字识别技术完整版
基于深度学习的手写数字识别技术
基于深度学习的手写数字识别技术手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要任务，它涉及许多应用，包括自动邮件排序、银行支票处理、手写数字输入以及文档识别等。
近年来，深度学习技术的兴起使得手写数字识别取得了显著的进展，便于提高识别准确性和效率。
本文将介绍基于深度学习的手写数字识别技术，并讲解其原理和应用领域。
一、深度学习技术概述深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和工作方式的机器学习方法。
它通过多层神经网络进行信息处理和提取特征，以自动学习数据的层次表示并进行预测。
深度学习方法通过增加网络层数和参数量，能够更好地适应各种复杂的任务，包括图像识别、语音识别和自然语言处理等。
二、基于深度学习的手写数字识别原理基于深度学习的手写数字识别通常采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为主要模型。
CNN模型具有局部连接和权值共享的特性，能够有效提取图像的局部特征。
手写数字识别的过程通常包含以下几个步骤：预处理、特征提取、特征匹配和分类器训练。
1. 预处理：手写数字图像通常需要进行预处理，以提高识别性能。
预处理步骤可以包括图像灰度化、二值化、去噪和图像增强等操作，以消除噪声和增强图像的对比度。
2. 特征提取：深度学习模型可以自动学习特征表示，省去了手动设计特征的过程。
在手写数字识别中，CNN模型能够从原始图像中提取出局部特征和全局特征，例如边缘、笔画和数字形状等。
3. 特征匹配：提取出的特征需要与已知的特征模板进行匹配。
常见的特征匹配方法包括模板匹配、距离度量和相似性比较等。
4. 分类器训练：在手写数字识别任务中，通常使用分类器对提取到的特征进行训练。
常见的分类器包括支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、K最近邻（K-Nearest Neighbors，KNN）和多层感知器（Multi-Layer Perceptron，MLP）等。
三、基于深度学习的手写数字识别应用基于深度学习的手写数字识别技术已经在多个领域得到了广泛的应用。
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计
基于深度学习的手写数字识别系统设计毕业设计基于深度学习的手写数字识别系统设计一、引言在信息时代的今天，数字识别技术在各个领域都有广泛的应用，尤其是在金融、安防、物流等行业中，数字识别系统扮演着重要的角色。
然而，传统的手写数字识别方法在复杂场景下往往效果不佳。
为了提高数字识别的准确性和稳定性，本毕业设计将基于深度学习技术设计一个手写数字识别系统。
二、系统架构手写数字识别系统主要由以下几个模块组成：数据集准备、特征提取、模型训练和模型评估。
下面将对每个模块进行详细介绍。
2.1 数据集准备为了构建一个准确的手写数字识别系统，我们需要一个包含大量手写数字样本的数据集。
本设计将使用MNIST数据集，该数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本为28x28像素的灰度图像。
2.2 特征提取在深度学习中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种有效的特征提取方法。
本设计将使用一个经典的CNN架构，包括卷积层、池化层和全连接层。
卷积层用于提取图像的局部特征，池化层用于降低特征的维度，全连接层用于将提取到的特征与标签进行映射。
2.3 模型训练在特征提取模块构建完成后，我们需要对模型进行训练。
本设计将使用反向传播算法（Backpropagation，BP）来更新模型的参数，以减小模型的预测误差。
同时，为了避免过拟合问题，我们将采用Batch Normalization和Dropout等技术进行模型的正则化。
2.4 模型评估为了评估手写数字识别系统的性能，我们将使用测试集对模型进行评估。
评估指标包括准确率、精确率、召回率和F1值等。
准确率指模型正确预测样本的比例，精确率指模型正确预测为正样本的比例，召回率指模型正确预测出正样本的比例，F1值综合考虑了精确率和召回率。
三、实验与结果为了验证基于深度学习的手写数字识别系统的效果，我们使用Python编程语言和TensorFlow深度学习框架进行实验。
手写识别技术
手写识别技术手写识别技术是一种基于图像处理和模式识别技术的人机交互技术，它的主要目的是将手写文字转化为计算机可识别的电子字符。
随着科技的发展，手写识别技术已经取得了显著的进步，并且逐渐应用于各个领域，如文字输入、自然语言处理、文档管理等。
本文将对手写识别技术的原理、应用和挑战进行探讨。
手写识别技术的原理主要分为两个步骤：预处理和特征提取。
首先，预处理阶段主要包括图像增强、二值化和噪声消除等步骤，目的是减少图像的噪声和干扰。
其次，特征提取阶段通过提取图像的特征信息，如笔画的方向、角度、长度等，将手写文字转化为数学模型表示。
然后，利用模式识别算法对提取到的特征进行分类和识别，从而实现对手写文字的自动识别。
手写识别技术在各个领域都有广泛的应用。
首先，在文字输入领域，手写识别技术可以代替传统的键盘输入，提供更加灵活和直观的输入方式。
其次，在自然语言处理领域，手写识别技术可以将手写文字转化为计算机可处理的文本，从而方便进行文本分析和语义处理。
此外，在文档管理领域，手写识别技术可以将手写文字转化为电子文件，实现文档的自动分类和检索。
总体而言，手写识别技术在提高工作效率和信息处理能力方面具有重要的作用。
然而，手写识别技术仍然面临着一些挑战。
首先，由于每个人的手写习惯和字迹差异较大，导致手写识别的准确率存在一定的差异。
其次，在大规模应用中，手写识别技术需要解决对不同语言、不同字体和不同手写风格的适应性问题。
此外，手写识别技术还需要考虑笔画连接的问题，特别是在存在重叠和连接笔画的情况下，对文字的正确分割和识别变得更加困难。
为了解决这些挑战，研究人员提出了多种改进手写识别技术的方法。
例如，采用深度学习模型如卷积神经网络来提高识别准确率。
同时，结合上下文信息和语义分析技术，可以增强手写识别的语义理解能力。
此外，采用多模态数据信息如手写图像和声音等，可以提高手写识别的鲁棒性和可靠性。
综上所述，手写识别技术是一种基于图像处理和模式识别的重要人机交互技术，具有广泛的应用前景。
利用深度学习技术进行手写体数字识别
利用深度学习技术进行手写体数字识别近年来，由于深度学习技术的不断发展和普及，人工智能领域的应用也越来越广泛，其中手写体数字识别技术就是一个典型的应用场景。
手写体数字识别技术是指通过计算机对手写数字进行自动识别的过程，这项技术已经广泛应用于金融、医疗等领域。
在这篇文章中，我们将探讨利用深度学习技术进行手写体数字识别的原理和方法，并分析其在实际应用中的优势和局限性。
一、手写体数字识别技术的原理手写体数字识别技术的核心是特征提取和分类器设计两个方面。
在特征提取方面，传统方法采用的是手工设计的特征提取算法，例如Zernike moments，SIFT等。
这些方法需要专业领域知识和丰富经验，并且对不同的数据集需要不同的特征提取算法。
然而，随着深度学习技术的发展，我们可以通过神经网络自动学习特征，从而摆脱了手工设计特征的麻烦。
在分类器设计方面，传统方法采用的是一些传统的分类器，例如支持向量机，随机森林等。
这些分类器需要手工调参，并且对于不同的数据集需要不同的分类器。
然而，深度学习技术可以在一定程度上解决这个问题，因为深度神经网络对于各种类型的分类问题具有很好的适应性。
二、深度学习技术在手写体数字识别中的应用深度学习技术已经成为了手写体数字识别领域中的热门技术，例如使用卷积神经网络（CNN）进行手写体数字的分类。
卷积神经网络通过卷积操作将输入的图像特征进行提取，然后将其送入全连接层进行分类。
这种方法已经被广泛应用于手写体数字识别的研究和实践中，并取得了很好的效果。
除此之外，深度学习技术可以借鉴自然语言处理领域的技术，例如使用循环神经网络（RNN）进行手写体数字序列的识别。
循环神经网络可以处理变长的序列数据，因此可以非常适合于手写数字序列的识别。
这种方法已经被广泛应用于手写体数字识别的研究和实践中，并取得了不错的效果。
在实际应用中，手写体数字识别技术面临着一些挑战，例如传感器噪声、字体变体、旋转、尺度缩放等问题。
手写识别模式识别实验论文
手写数字识别系统的设计与实现摘要手写体数字识别是文字识别中的一个研究课题，是多年来的研究热点，也是模式识别领域中最成功的应用之一。
主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写，在此窗口中可以进行数字的保存及清屏，然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字，从而进行数字的预处理，其中包括灰度化及二值化处理，然后进行特征提取，最后实现数字的识别。
利用Matlab程序设计的相关知识，运用模块设计等相关技术，最终完成手写体识别综合设计。
实验结果表明，本系统具有较高的识别率。
关键词：绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别1前言自上世纪六十年代以来，计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注，并逐渐成为一门重要的学科领域。
而作为它们的研究对象的数字图像，也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。
图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理，用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。
手写数字识别是图像识别学科下的一个分支，是图像处理和模式识别领域研究的课题之一，由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。
由于手写体数字的随意性很大，例如，笔画的粗细，字体的大小，倾斜等等都直接影响到字符的正确识别，所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。
在过去的数十年中，研究者们提出了许多的识别方法，取得了较大的成果。
手写体数字识别实用性很强，在大规模数据统计(如例行年检，人口普查)，财务，税务，邮件分拣等等应用领域中都有广阔的应用前景。
本课题拟研究手写体数字识别的理论和方法，开发一个小型的手写体数字识别系统。
在研究手写体数字识别理论和方法的基础上，开发这样一个小型的手写体数字识别系统需要完成以下主要方面的研究与设计工作：手写数字绘制的问题、数字的预处理问题、特征提取问题、特征库的建立问题、数字识别问2课题的背景2.1手写数字识别的发展模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。
毕业论文计算机手写数字识别技术完整版
毕业论⽂计算机⼿写数字识别技术完整版毕业论⽂计算机⼿写数字识别技术HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】合肥学院2007届毕业设计（论⽂）基于模板匹配算法的字符识别系设计（论⽂）题⽬统研究与实现院系名称计算机科学与技术系专业（班级）计算机科学与技术2003级1班姓名（学号）宋飞（0）指导教师赵⼤政系负责⼈袁暋⼆O O七年五⽉⼆⼗三⽇摘要⾃从计算机问世以来，让机器具有模式识别能⼒⼀直是计算机科学家们的努⼒⽅向。
研究表明，对视觉和听觉信息的处理过程，不仅仅是⼀个感知过程，也是⼀个认知过程。
因此，研究模式识别，是理解⼈类智能的本质的重要途径。
字符识别是⼀个传统和典型的模式识别问题，脱机⼿写数字识别是⼀个典型的⼤类别的模式识别问题。
⼿写体数字具有不同字符字型相差不⼤、相同字符有多种不同写法、数字没有上下⽂关系等等特点，使得脱机⼿写体数字识别成为识别领域最⼤的难题和最终的⽬标。
在这种⼤类别识别的研究中，传统上⼤多采⽤模板匹配的⽅法来解决问题。
⽽在模板匹配算法中，得计算其特征值。
图像需要经过⼆值化，细化等预处理。
关键字模板匹配；特征值；细化；⼆值化ABSTRACTSince computer appeared, it has been an effort direction for scientist to let the computer has the ability of pattern recognition. Researching indicates that the procedure to deal with seeing and hearing not only a procedure of perception but also cognition. Therefore, studying pattern recognition is an important way in understanding the mankind’s intelligenceand ability. Character recognition is a traditional and typical pattern recognition problem, and Handwritten Numeral Recognition is a typical large vocabulary pattern recognition problem. Different characters do not vary much, the same character can be written in many ways, there is no context between characters, and so on. Because of so many characteristics, Handwritten Numeral Recognition is a very difficult problem and commonly regarded as one of the ultimate goals of character recognition research. And the template matching algorithm, in its calculation of eigenvalues. Image require two value,thinning and other pretreatment.引⾔⼿写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)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上的阿拉伯数字。
手写数字识别技术的研究与应用
手写数字识别技术的研究与应用摘要：手写数字识别技术是人工智能领域中的一个重要研究方向。
本文对手写数字识别技术的研究现状进行了梳理，介绍了常用的手写数字识别方法，并探讨了手写数字识别技术在各个领域中的应用。
最后，对未来手写数字识别技术的发展进行了展望。
1. 引言随着信息技术的发展，手写数字识别技术已经成为人工智能领域中的重要研究课题之一。
手写数字识别技术可以将手写的数字转化为计算机可以理解和处理的文本信息，具有广泛的应用前景。
本文将系统地介绍手写数字识别技术的研究现状和应用情况。
2.手写数字识别技术的研究方法目前，手写数字识别技术主要包括基于机器学习的方法和基于深度学习的方法两大类。
2.1 基于机器学习的方法基于机器学习的手写数字识别方法主要利用特征提取和模式分类两个步骤进行。
特征提取目的在于从原始的手写数字图像中提取出可以反映数字特征的数值，常用的特征包括像素值、方向梯度直方图和局部二值模式等。
模式分类则是利用已有的大量手写数字样本构建分类模型，通过输入的特征和分类模型进行数字识别。
2.2 基于深度学习的方法基于深度学习的手写数字识别方法主要利用卷积神经网络（CNN）进行特征提取和分类。
相比于传统的机器学习方法，深度学习方法具有更好的性能，因为CNN可以通过多层的卷积和池化操作来自动地提取出更加高级和抽象的特征。
在具体应用时，可以选择已经训练好的深度学习模型，也可以利用自己的数据自行训练模型。
3. 手写数字识别技术的应用手写数字识别技术可以广泛应用于多个领域。
3.1 银行业在银行业，手写数字识别技术可以用于支票和汇票的自动识别。
通过扫描支票上的手写数字，可以快速且准确地识别金额，减少人工操作，提高工作效率。
3.2 快递物流在快递物流行业，手写数字识别技术可以用于快递单号的自动识别。
通过识别手写数字信息，可以实现对快递物流信息的快速跟踪和递送过程的自动化管理。
3.3 教育领域在教育领域，手写数字识别技术可以用于学生的作业评阅和批改。
(完整版)基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现毕业论文
中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现目录摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)第一章绪论 (1)1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1)1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (3)1.3 论文结构简介 (4)第二章手写体数字识别 (5)2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (5)2.2 图像预处理概述 (6)2.3 图像预处理的处理步骤 (6)2.3.1 图像的平滑去噪 (6)2.3.2 二值话处理 (7)2.3.3 归一化 (8)2.3.4 细化 (10)2.4 小结 (11)第三章特征提取 (12)3.1 特征提取的概述 (12)3.2 统计特征 (12)3.3 结构特征 (13)3.3.1 结构特征提取 (14)3.3.2 笔划特征的提取 (14)3.3.3 数字的特征向量说明 (15)3.3 知识库的建立 (15)第四章神经网络在数字识别中的应用 (17)4.1 神经网络简介及其工作原理 (17)4.1.1神经网络概述[14] (17)4.1.2神经网络的工作原理 (17)4.2神经网络的学习与训练[15] (18)4.3 BP神经网络 (20)4.3.1 BP算法 (20)4.3.2 BP网络的一般学习算法 (21)4.3.3 BP网络的设计 (22)4.4 BP学习算法的局限性与对策 (26)4.5 对BP算法的改进 (27)第五章系统的实现与结果分析 (29)5.1 软件开发平台 (29)5.1.1 MATLAB简介 (29)5.1.2 MATLAB的特点 (29)5.1.3 使用MATLAB的优势 (30)5.2 系统设计思路 (30)5.3 系统流程图 (31)5.4 MATLAB程序设计 (31)5.5 实验数据及结果分析 (32)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (30)附录 (31)摘要手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。
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毕业论文计算机手写数字识别技术HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】合肥学院2007届毕业设计（论文）基于模板匹配算法的字符识别系设计（论文）题目统研究与实现院系名称计算机科学与技术系专业（班级）计算机科学与技术2003级1班姓名（学号）宋飞（0）指导教师赵大政系负责人袁暋二O O七年五月二十三日摘要自从计算机问世以来，让机器具有模式识别能力一直是计算机科学家们的努力方向。
研究表明，对视觉和听觉信息的处理过程，不仅仅是一个感知过程，也是一个认知过程。
因此，研究模式识别，是理解人类智能的本质的重要途径。
字符识别是一个传统和典型的模式识别问题，脱机手写数字识别是一个典型的大类别的模式识别问题。
手写体数字具有不同字符字型相差不大、相同字符有多种不同写法、数字没有上下文关系等等特点，使得脱机手写体数字识别成为识别领域最大的难题和最终的目标。
在这种大类别识别的研究中，传统上大多采用模板匹配的方法来解决问题。
而在模板匹配算法中，得计算其特征值。
图像需要经过二值化，细化等预处理。
关键字模板匹配；特征值；细化；二值化ABSTRACTSince computer appeared, it has been an effort direction for scientist to let the computer has the ability of pattern recognition. Researching indicates that the procedure to deal with seeing and hearing not only a procedure of perception but also cognition. Therefore, studying pattern recognition is an important way in understanding the mankind’s intelligenceand ability. Character recognition is a traditional and typical pattern recognition problem, and Handwritten Numeral Recognition is a typical large vocabulary pattern recognition problem. Different characters do not vary much, the same character can be written in many ways, there is no context between characters, and so on. Because of so many characteristics, Handwritten Numeral Recognition is a very difficult problem and commonly regarded as one of the ultimate goals of character recognition research. And the template matching algorithm, in its calculation of eigenvalues. Image require two value,thinning and other pretreatment.引言手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)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上的阿拉伯数字。
在整个OCR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。
手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题，也有着重要的理论价值：(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。
这方面最明显的例子就是人工神经网络------相当一部分的ANN模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台，验证理论的有效性，评价各种方法的优缺点。
(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枣一个直接的应用是对英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。
人类认知事物的过程中，视觉起到了举足轻重的作用。
视觉是人类最高级的感知器官，它不仅指对光信号的感受，还包括了对视觉信息的获取、传输、处理、存储与理解的全过程。
随着工业自动化的发展，机器视觉作为一种应用系统逐渐得到完善和发展。
机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
其特点是能够提高生产的柔性和自动化程度，在一些不适合人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合，常用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中，用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高，用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
而且机器视觉易于实现信息集成，是实现计算机制造的基础技术。
在机器视觉中，常常需要从图像背景中把感兴趣的物体检测出来，模板匹配是最常用也是最基本的方法。
随着信号处理技术和计算机技术的不断发展，模板匹配在工业检测、卫星遥感、半导体封装、文字识别、导航制导、医学X射线图片处理、气象云图分析、光学和雷达的图像模板跟踪、工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控、资源分析、交通管理、图像数据库检索以及景物分析中的变化检测等领域应用越来越广泛。
可见，匹配技术己经成为机器视觉和众多领域中不可或缺的组成部分，对图像匹配技术进行探索研究势在必行。
在下面各章我将以一个字符识别系统为例，就字符识别概述、模板匹配算法及改进、图像预处理、系统的具体实现等方面进行描述。
第一章绪论。
第二章模板匹配算法及改进。
第三章图像的预处理。
第四章系统的设计与实现。
第五章系统运行及测试。
结束语部分对本次毕业设计做出总结。
目录摘要 (2)ABSTRACT (3)引言 (4)第一章绪论课题研究背景意义 (7)字符识别概述 (7)字符识别分类 (8)研究对象及目标 (8)1.4.1 研究的对象 (8)1.4.2 研究的目标 (8)第二章模板匹配算法及改进模板匹配算法描述 (9)模板匹配算法的数学描述 (10)算法的改进及图示 (11)第三章图像的预处理图像的平滑去噪 (14)BMP图像的存储结构 (15)颜色处理 (17)图像的二值化 (17)图像的细化 (18)3.5.1 细化算法的定义 (18)3.5.2 细化的要求 (19)3.5.3 Hilditch算法描述 (19)第四章系统的设计与实现Visual C++ 介绍 (21)4.1.1 环境安装及选择的原因 (21)4.1.2 MFC概述 (21)系统界面按扭的生成 (21)模板计算的实现 (23)4.3.1 模板计算设计思想 (23)4.3.2 代码实现 (23)样本测试的实现 (25)4.4.1 样本测试设计思想.................................................................. ..25 4.4.2 代码实现 (25)第五章系统运行及测试系统的运行 (28)系统的测试 (28)系统的评价 (30)结束语 (30)参考文献 (30)致谢语 (31)附录部分代码清单 (31)第一章字符识别概述课题研究背景意义在机器视觉中，常常需要从图像背景中把感兴趣的物体检测出来，模板匹配是最常用也是最基本的方法。
随着信号处理技术和计算机技术的不断发展，模板匹配在工业检测、卫星遥感、半导体封装、文字识别、导航制导、医学X射线图片处理、气象云图分析、光学和雷达的图像模板跟踪、工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控、资源分析、交通管理、图像数据库检索以及景物分析中的变化检测等领域应用越来越广泛。
可见，匹配技术己经成为机器视觉和众多领域中不可或缺的组成部分，对图像匹配技术进行探索研究势在必行。
手写数字识别有着极为广泛的应用前景，这也是受到研究者重视的一个主要原因。
比如说在大规模的数据统计(如行业年鉴、人口普查等)中，在财务、税务、金融领域中，在邮件分拣中均有着应用。
字符识别概述计算机硬件的迅速发展以及计算机应用领域的不断开拓，急切地需要计算机能够更有效的感知诸如声音、文字、图像等人类赖以发展自身、改造环境所运用的信息资料。
但就一般意义来说，目前计算机却无法感知他们，键盘，鼠标等输入设备，对于五花八门的外部世界显得无能为力。
虽然电视摄象机、图文扫描仪、话筒等设备已解决了上述非电信号的转换，并与计算机联机，但这并不能使计算机真正知道所接受的究竟是什么信息。
计算机对外部世界感知能力的低下，成为开拓计算机应用的瓶颈，也与其高超的运算能力形成强烈的对比。
因此，着眼与提高计算机感知外部信息能力的学科----模式识别得到了迅速的发展。
在模式识别领域中，手写字符的识别是一个非常活跃的研究方向。
但这方面的研究工作已有很多，其中不少成果得到了广泛的应用。
但是由于手写字符拓扑结构的多样性，目前已有的手写字符识别体统在对无限制手写字符进行分类时，始终存在这样或那样的缺陷。
字符识别是模式识别领域中的一个非常活跃的分支。
这一方面是由于问题本身的难度使之成为一个极具挑战性的课题。
另一方面，是因为字符识别不是一项孤立的应用技术，其中包含了模式识别领域中其它分之都会遇到的一些最基本的和共性的问题。
也正是由于字符识别技术的飞速发展，才促使识别领域和图像分析发展为一个成熟的科学领域。
字符识别技术的研究主要集中在特征抽取和模式匹配两个方面，这一直是光学字符识别（OCR）技术的两大关键所在。
由扫描仪转化后的字符二值图像中各点的值，可以看成是该字符的一组特征。
但由于这组特征的数量较大，而每个特征所含的信息量很少，因此有必要通过映射或变换的方法将信息集中到少量的特征中。