手写体数字识别方法的研究与实现
手写体数字识别研究及系统实现
手写体数字识别研究及系统实现随着人工智能的快速发展，机器学习和深度学习等技术正在飞速发展。
手写体数字识别作为人工智能的一个重要应用领域，正在得到越来越广泛的关注。
手写体数字识别技术的核心是构建一个准确、高效的数字识别算法。
本文将从手写体数字识别的必要性、技术原理、算法实现和应用场景四个方面，探讨手写体数字识别研究及系统实现。
一、手写体数字识别的必要性手写体数字识别的最初应用是在邮政系统中。
随着互联网的普及和电子商务的兴起，手写体数字识别逐渐成为数字图像处理领域的一个重要技术。
手写体数字识别的应用领域非常广泛，例如智能化识别信用卡、护照、身份证、驾驶证、学生证等证件上的手写数字信息，以及检测、追踪和分类许多与手写数字密切相关的信息。
手写体数字识别的技术研究和发展能有效促进数字信息技术的发展，提高数字信息技术在各行各业中的应用。
二、手写体数字识别的技术原理手写体数字识别技术原理主要是数字图像处理技术。
数字图像处理技术是一门研究数字图像的获取、处理、传输和显示的学科，主要包括图像获取、预处理、特征提取与选择、分类与识别等四个方面。
图像获取是数字图像处理技术的第一步，通过将纸质文档或图像数字化，即根据摄影原理或扫描原理将成像的二维图像转换成数字信号。
预处理是指对图像进行增强、滤波、降噪等操作，以使原始图像能够更好地适应后续处理需求。
特征提取与选择是指从图像中提取有助于识别和分类的特征，以还原图像中的数字信息。
分类与识别是指学习和选择分类器，正确分类和识别数字图像。
三、手写体数字识别的算法实现手写体数字识别的算法实现可以分为三个阶段：前端特征提取、分类器设计和后处理。
前端特征提取是将手写数字转换成具有辨别性的数学向量的过程，即将手写数字的图像进行预处理和特征提取，产生用于后续处理的特征向量。
常用的特征提取方法包括灰度直方图、傅里叶描述符、Zernike描述符、矩形描述符等。
分类器设计是定义分类器的类型和参数并进行训练的过程。
手写体数字识别方法的研究与实现.doc
手写体数字识别方法的研究与实现摘要1引言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。
由于识别类型较少,在实际生活中有深远的应用需求,一直得到广泛的重视。
近年来随着计算机技术和数字图像处理技术的飞速发展,数字识别在电子商务、机器自动输入等场合已经获得成功的实际应用。
尽管人们对手写数字的研究己从事了很长时间的研究,并己取得了很多成果,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,所以对手写数字识别的进一步研究,寻求如何更高效更准确更节能地实现手写数字的自动录入和识别的解决方案对提高经济效益、推动社会发展都有深远的意义。
近年来, 人工神经网技术发展十分迅速, 它具有模拟人类部分形象思维的能力, 为模式识别开辟了新的途径, 成了模拟人工智能的一种重要方法,特别是它的信息并行分布式处理能力和自学习效用等显著优点, 更是激起了人们对它的极大的兴趣。
BP（Back Propagation）网络是神经网络中一种,是1986年由Rumelhart和McCelland 为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,可以很好地解决非线性问题,在函数逼近、模式识别和数据压缩等方面都有很广泛的应用。
我们在认真地研究了神经网络的基本原理和机制的基础上, 结合手写体数字识别这一具体课题, 提出了用BP神经网络方法来实现手写体数字识别的方案。
2手写体数字识别概述2.1手写数字识别简述模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。
由于它研究的是如何用机器来实现人及某些动物对事物的学习、识别和判断能力,因而受到了很多科技领域研究人员的注意,成为人工智能研究的一个重要方面。
字符识别是模式识别的一个传统研究领域。
从50年代开始,许多的研究者就在这一研究领域开展了广泛的探索,并为模式识别的发展产生了积极的影响。
手写体数字识别是多年来的研究热点也是字符识别中的一个特别问题。
基于深度学习的手写体数字识别技术研究及应用
基于深度学习的手写体数字识别技术研究及应用一、引言手写体数字识别技术是计算机视觉领域的一个重要应用方向，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的手写体数字识别技术也得到了长足的发展。
本文旨在探讨基于深度学习的手写体数字识别技术的研究及应用。
二、传统手写体数字识别技术传统的手写体数字识别技术主要采用特征提取和分类器的方式进行。
首先对手写数字进行预处理，包括图像二值化、去噪等操作，然后提取出数字的特征，比如空心与否、环的数量等，最后采用分类器进行分类识别。
但是这种方法存在一些问题。
首先是特征提取的效果很大程度上决定了识别的准确率，但是不同的数字具有不同的特征，加之人的书写习惯各异，所以传统手写体数字识别技术很难适应大规模且异质的手写数字数据，其次传统方法大多采用浅层机器学习算法，容易受到维度灾难的困扰，难以处理高维度的数据。
三、基于深度学习的手写体数字识别技术随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的手写体数字识别技术在性能和准确率上已经超越了传统方法。
基于深度学习的手写体数字识别技术往往采用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）进行训练和识别。
卷积神经网络具有良好的空间结构特性和对平移等变性，能够很好的适应手写数字数据的特点。
常见的手写体数字识别模型包括 LeNet-5、AlexNet、VGGNet 等。
在训练过程中，基于深度学习的手写体数字识别技术采用大规模的手写数字数据集进行训练，通过梯度下降等优化算法，让模型从数据中自适应学习特征，不需要人为提取特征。
四、基于深度学习的手写体数字识别技术的应用基于深度学习的手写体数字识别技术已经在各个领域得到了广泛的应用。
随着人工智能技术的发展，手写体数字识别技术已经不仅仅是为了数字识别，还应用于各种领域。
在金融领域，手写体数字识别技术用于银行存单、支票的识别，可以自动完成账单管理等任务。
在物流领域，手写体数字识别技术能够自动识别运单号，帮助快递公司提高效率。
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一、绪论手写数字识别技术已成为人工智能领域中的热门研究方向之一。
相较于机器数字识别，手写数字识别具有更广泛的应用领域，例如支票识别、自动化填写表格等。
本文将介绍手写数字识别技术的相关研究与应用。
二、手写数字识别技术的方法手写数字识别技术的方法主要分为两类：基于模板匹配和基于机器学习的方法。
1.基于模板匹配的方法基于模板匹配的方法是将手写数字与已有的数字模板进行匹配，根据相似程度来进行分类。
其基本思想是：建立一个数字库，将每个数字的特征值与库中所有数字的特征值进行比对，找到最相似的一个进行识别。
2.基于机器学习的方法基于机器学习的方法是通过给定数据集进行训练，利用分类器来对未知的手写数字进行分类。
其基本流程包括：数据预处理、特征提取、特征选择、分类器训练和准确率评估。
三、手写数字识别技术的应用手写数字识别技术广泛应用于文书处理、自动化填写表格、支票识别等多个领域。
1.文书处理手写数字识别技术可用于文书中数字信息的提取，实现数字化的管理。
例如，对于医院管理系统，可以通过手写数字识别技术来自动识别病人的身份证号、病历编号等信息，提高工作效率和准确率。
2.自动化填写表格手写数字识别技术能够实现数字的自动化填写，有效地降低工作难度和工作量。
例如，在工厂生产数据的记录中，可以利用手写数字识别技术快速识别并记录生产数量、时间和工序等信息，减少错误率和误操作。
3.支票识别现代银行系统中，支票识别是重要的自动化处理环节之一。
支票手写数字识别技术可以通过光学字符识别技术，将手写的支票号码和金额进行自动识别，降低错误率和时间成本。
四、手写数字识别技术的评估手写数字识别技术的评估主要从分类准确度和计算时间两个方面进行评估。
分类准确度是衡量手写数字识别技术准确性的重要指标。
准确率的高低与训练数据集的数据质量、特征选择的合理性有关。
计算时间是评估手写数字识别技术性能的指标。
在实际应用中，计算时间速度快是提高处理效率的重要因素之一。
手写数字识别算法的研究与应用
手写数字识别算法的研究与应用在数字化的时代，人们日常生活中使用的数字信息越来越多，如何高效地处理数字信息成为了重要的课题。
手写数字识别算法是一种解决数字化问题的有效方式。
手写数字识别算法的研究与应用已经在数字图书馆、办公自动化、邮政编码等领域得到了广泛的应用。
一、手写数字识别算法的研究手写数字识别算法是将手写数字图像转换成数字信息的过程。
它是一种模式识别技术。
手写数字识别算法的实现需要解决两个主要问题：特征提取和分类器设计。
特征提取是将手写数字图像中的数字特征提取出来，使之具有区分性和不变性。
常用的特征提取算法有：边缘特征提取、基于统计学的特征提取、基于小波变换的特征提取等。
分类器设计是将提取出的数字特征映射到数字类别上。
常用的分类器有：神经网络、支持向量机、决策树算法等。
神经网络是一种有效的分类器，在手写数字识别中得到了广泛的应用。
它的设计需要考虑到网络结构、激活函数、学习算法等因素。
二、手写数字识别算法的应用手写数字识别算法在数字图书馆、办公自动化、邮政编码等领域得到了广泛的应用。
在数字图书馆中，手写数字识别算法可用于图书条形码的自动识别。
该应用可以极大地提高图书馆工作效率，减少错误识别和人工录入信息的工作量。
在办公自动化中，手写数字识别算法可用于自动识别手写的报销单据、表单等信息。
该应用可以简化企业人力、时间等资源的分配，提高工作效率，减少出错率。
在邮政编码中，手写数字识别算法可用于信封地址的识别。
该应用可以减少人工处理信封地址的工作量，提高邮件处理效率，保证邮件发送的准确性。
三、手写数字识别算法的未来随着人工智能技术的不断发展，手写数字识别算法也将得到更进一步的应用。
未来，手写数字识别算法将应用于更多的领域。
例如，在医学领域，手写数字识别算法可用于医生书写的病历信息的自动识别。
该应用可以提高病历信息的准确性和时间效率，减少医疗事故的发生。
在金融领域，手写数字识别算法可用于签名和银行卡识别。
基于模式识别的手写体数字识别技术研究
基于模式识别的手写体数字识别技术研究手写体数字识别技术是一项关键的人工智能技术，它在日常生活中得到了广泛应用。
本文将研究基于模式识别的手写体数字识别技术，通过深入分析现有的研究成果，总结这一技术的原理、方法和应用，并探讨其存在的挑战和未来发展方向。
一、手写体数字识别技术的原理手写体数字识别技术的原理是模式识别。
它通过分析手写数字的笔画特征和形状，提取出数字的特征向量，并将其与已有的数字模板进行比对和匹配，最终确定数字的类别。
手写体数字识别技术的关键是构建有效的特征提取和匹配算法。
二、手写体数字识别技术的方法手写体数字识别技术的方法可以分为两个主要步骤：预处理和特征提取。
预处理阶段主要包括图像二值化、降噪和分割等操作，旨在提高图像质量和准确性。
特征提取阶段则是提取图像的特征向量，常用的方法包括经典的统计学特征提取法、基于神经网络的方法以及基于深度学习的方法等。
三、手写体数字识别技术的应用手写体数字识别技术具有广泛的应用前景。
首先，它可以应用于邮政和快递行业，自动识别信件和包裹上的手写数字，提高处理效率和准确性。
其次，手写体数字识别技术还可以用于银行和金融机构，实现自动化的支票和票据处理。
此外，它还可以应用于教育领域，用于批改学生的试卷和作业。
四、手写体数字识别技术存在的挑战尽管手写体数字识别技术已取得了一些进展，但仍然存在一些挑战。
首先，手写体数字的多样性和变异性导致了识别的复杂性。
不同人的手写风格差异较大，需要建立较大规模的数字模板库以适应各种手写样式。
其次，噪声和干扰也会对手写体数字的识别造成干扰，需要提出更加鲁棒和稳健的算法。
此外，手写体数字的识别速度也需要进一步提高，以满足实时识别的需求。
五、手写体数字识别技术的未来发展方向随着人工智能技术的不断发展，手写体数字识别技术也将得到进一步的改进和推广。
未来，手写体数字识别技术有望结合高级机器学习算法，如卷积神经网络和循环神经网络，实现更高的准确性和鲁棒性。
手写数字识别技术研究及应用
手写数字识别技术研究及应用数字识别技术一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一。
手写数字识别技术作为其中的一种，旨在将手写数字图像转换为数值形式进行处理和识别，已经被广泛应用于金融、医疗、交通等行业。
本文将从技术原理、算法研究和应用实践等多个方面探讨手写数字识别技术的研究现状和未来的发展展望。
一、技术原理手写数字识别技术的基本原理是机器学习。
具体而言，将手写数字图像输入计算机系统，系统首先将图像数据进行处理和预处理，接着通过机器学习算法学习数字特征，并将数字特征分类，最终输出数字识别结果。
机器学习算法包括支持向量机、决策树、随机森林等多种。
常用的数字图像处理方法包括二值化、滤波、边缘检测等。
其中，二值化可以将图像的灰度值转化为黑白二值图像，方便进行后续处理和特征提取；滤波可以去除噪声，提高图像质量；边缘检测可以提取图像轮廓，方便数字的识别和分类。
图像预处理能够有效地改善图像质量和提取关键特征，进一步提高数字识别的准确率和效率。
二、算法研究手写数字识别技术目前已有多种算法被广泛采用。
其中，支持向量机（SVM）和深度学习神经网络（DNN）是比较常用的。
支持向量机是一种有监督学习算法，适用于二分类和多分类问题。
它通过在样本空间中寻找最优超平面，将特征空间划分为两个区域，实现对不同数字的分类。
支持向量机算法具有很好的分类效果和泛化能力，但是训练时间相对较长，对于大规模数据的处理需要较强的计算力。
深度学习神经网络是一种层级结构的人工神经网络。
它可以通过多层非线性映射实现特征的自动提取和分类，是目前最为热门的数字识别技术之一。
在深度学习神经网络中，常用的结构包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。
深度学习算法具有学习能力强、自适应性好、表现效果优良等特点，但是其计算和训练时间比较长，需要大量的数据集和计算资源。
算法的选择取决于数据集的大小、特征的复杂程度和应用场景的不同，因此技术人员需要在具体实践中根据实际情况进行合理的选择。
手写体数字识别技术的研究与应用
手写体数字识别技术的研究与应用随着数字化时代的到来，手写体数字识别技术越来越被广泛应用于各个领域。
对于数字化转型和智能化发展而言，手写体数字识别技术无疑是一个非常重要的领域。
本文将从手写体数字识别技术的概念、发展历程、技术原理、应用场景等方面进行介绍和分析。
一、手写体数字识别技术的概念手写体数字识别技术是指通过计算机对手写数字进行识别并转化为数字形式的技术。
随着信息化时代的发展，手写体数字识别技术越来越受到关注，尤其是在金融、电信、医疗等领域的应用越来越广泛。
二、手写体数字识别技术的发展历程手写体数字识别技术的发展可以追溯到上世纪50年代。
当时，美国贝尔实验室的研究人员通过图像处理技术和模式识别方法，成功地实现了手写体数字的自动识别。
随着计算机硬件和软件的不断发展，手写体数字识别技术得到了进一步的提升和完善。
20世纪90年代，笔记本电脑和手写数字板的出现，使得手写体数字识别技术得到了更广泛的应用。
近年来，随着深度学习技术的发展，手写体数字识别技术的准确率和处理速度得到了进一步提升。
三、手写体数字识别技术的技术原理手写体数字识别技术主要是通过数字化光学扫描仪、数字图像处理、特征提取和分类识别等步骤来完成的。
手写体数字图像首先被传输到计算机中，并通过数字图像处理技术进行预处理，除去背景干扰、二值化等操作。
随后，根据数字图像的特征，如笔画轮廓、角度、区域形状等，进行特征提取，并将其转化为数字特征向量。
最后，通过分类识别方法，如kNN、SVM、神经网络等，将数字图像识别为数字形式。
四、手写体数字识别技术的应用场景手写体数字识别技术的应用场景非常广泛，如手写数字签名验证、银行支票扫描与识别、护照和身份证等证件识别等。
在金融领域，手写体数字识别技术可应用于支票清算、账单打印和身份认证等方面。
在医疗领域，手写体数字识别技术可以对医生的处方进行识别和解析，从而提高病人用药的安全性。
此外，手写体数字识别技术还可以应用于智能手机、平板电脑等移动设备上，提高用户输入效率。
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手写体数字识别方法的研究与实现摘要1引言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。
由于识别类型较少，在实际生活中有深远的应用需求，一直得到广泛的重视。
近年来随着计算机技术和数字图像处理技术的飞速发展，数字识别在电子商务、机器自动输入等场合已经获得成功的实际应用。
尽管人们对手写数字的研究己从事了很长时间的研究，并己取得了很多成果，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，所以对手写数字识别的进一步研究，寻求如何更高效更准确更节能地实现手写数字的自动录入和识别的解决方案对提高经济效益、推动社会发展都有深远的意义。
近年来, 人工神经网技术发展十分迅速, 它具有模拟人类部分形象思维的能力, 为模式识别开辟了新的途径, 成了模拟人工智能的一种重要方法，特别是它的信息并行分布式处理能力和自学习功能等显著优点, 更是激起了人们对它的极大的兴趣。
BP（Back Propagation）网络是神经网络中一种，是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，可以很好地解决非线性问题，在函数逼近、模式识别和数据压缩等方面都有很广泛的应用。
我们在认真地研究了神经网络的基本原理和机制的基础上, 结合手写体数字识别这一具体课题, 提出了用BP神经网络方法来实现手写体数字识别的方案。
2手写体数字识别概述2.1手写数字识别简述模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。
由于它研究的是如何用机器来实现人及某些动物对事物的学习、识别和判断能力，因而受到了很多科技领域研究人员的注意，成为人工智能研究的一个重要方面。
字符识别是模式识别的一个传统研究领域。
从50年代开始，许多的研究者就在这一研究领域开展了广泛的探索，并为模式识别的发展产生了积极的影响。
手写体数字识别是多年来的研究热点也是字符识别中的一个特别问题。
手写体数字识别在特定的环境下，如邮政编码自动识别系统，税表和银行支票自动处理系统等一般情况。
当涉及到数字识别时，人们往往要求识别器有很高的识别可靠性，特别是有关金额的数字识别时，如支票中填写的金额部分，更是如此。
因此针对这类问题的处理系统设计的关键环节之一就是设计出高可靠性和高识别率的手写体数字识别方法。
这个领域取得了飞速的发展，部分是由于更好的学习算法，部分是由于更优良的训练集。
美国国家科学学会（NIST）建立了一个包含60000个经过标注的数字的数据库，它已经成为对新的学习算法进行比较的性能测试标准。
然而可以说还没有哪个手写体数字识别器达到完美的识别效果。
在过去的数十年中，研究者们提出了许许多多的识别方法，按使用的特征不同，这些方法可以分为两类:基于结构特征的方法和基于统计特征的方法。
统计特征通常包括点密度的测量、矩、特征区域等。
结构特征通常包括园、端点、交叉点、笔划、轮廓等，一般来说，两类特征各有优势。
例如，使用统计特征的分类器易于训练，而且对于使用统计特征的分类器，在给定的训练集上能够得到相对较高的识别率;而结构特征的主要优点之一是能描述字符的结构，在识别过程中能有效地结合几何和结构的知识，因此能够得到可靠性较高的识别结果。
本文针对手写数字识别选用BP神经网络这种基于传统统计学基础上的分类方法，用于分割和识别，并取得了较好的识别效果。
2.2手写数字识别的一般过程手写体数字识别的过程如图2-1所示，一般分为预处理、特征提取、数字串的分割、分类器、等模块。
原始图像是通过光电扫描仪，CCD器件或电子传真机等获得的二维图像信号。
预处理包括对原始图像的去噪、倾斜校正或各种滤波处理。
手写体数字具有随意性，其字符大小、字间距、字内距变化很大，分割难度较大。
手写数字串的分割是其中最重要的环节，是制约识别率的瓶颈所在。
去噪是预处理中极重要的环节。
系统面对的是从实际环境中切分出的字符图像，可能有粘连的边框、随机的墨点、切分不正确引入的其他字符笔划等使前景点增加的噪声，还可能有断线等使背景增加的噪声，目前适应各种环境的通用去噪算法还不成熟。
预处理中的规格化也不仅仅是同比例的放缩，它不仅要保持拓扑不变，更要最大限度地突出所取特征。
在众多应用环境中，特征提取、分类器、多分类器集成是整个识别系统的核心。
大体上来说特征可以分为结构特征和统计特征两类。
由于分类器的选择取决于所提取的特征，因此相应的识别方法便有结构方法和统计方法。
总之，从手写体数字识别原理可见，手写体数字识别技术主要包括以下几点:1）图像预处理，包括彩色图像转成灰度图像、二值化，归一化，滤除干扰噪声等;2）基于数字图像的特征选择和提取;3）数字串的分割;4）模式分类识别。
其中，第二和第四部分是手写数字识别的重点，直接关系到识别的准确率和效率，也是本论文研究的重点所在。
结果图2-1 识别流程2.3手写数字识别的一般方法及比较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，人们提出了很多办法获取手写字符的关键特征，提出了许多识别方法和识别技术。
这些手段分两大类:全局分析和结构分析。
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。
研究工作者努力把新的知识运用到预处理，特征提取，分类当中。
近年来，人工智能中专家系统方法、人工神经网络方法已应用于手写数字识别。
在手写数字识别的研究中，神经网络技术和多种方法的综合是值得重视的方向。
针对模式特征的不同选择及其判别决策方法的不同，可将模式识别方法大致分为5大类这5种识别方法均可实现手写数字识别，但它们特点不同，必须根据条件进行选择。
（1）统计模式法这是以同类模式具有相同属性为基础的识别方法。
用来描述事物属性的参量叫做待征，它可以通过模式的多个样本的测量值统计分析后按一定准则来提取。
例如:在手写数字识别系统中，我们可以把每个数字的图形分为若干个小方块(图)，然后统计每一小方块中的黑像素构成一个多维特征矢量，作为该数字的特征。
必须注意的是:在选择特征时，用于各类模式的特征应该把同类模式的各个样本聚集在一起，而使不同类模式的样本尽量分开，以保证识别系统能具有足够高的识别率。
（2）句法结构方法在形式语言和自动机的基础上产生了句法结构这一方法。
其基本原理是:对每一个模式都用一个句法来表示，而对一个待识别的未知样本，通过抽取该样本的基元来构造该样本的句子，然后分析此句子满足什么样的句法，从而推断出他该属于哪个模式类。
这种方法的优点是它能反映模式的结构特征，而且对模式的结构特征变换不敏感，因此比较适合联机识别。
但是由于抽取字符的基元比较困难，因而不是特别适合用于脱机识别，同时这一方法的理论基础还不可靠，抗干扰能力比较弱。
（3）逻辑特征法就是其特征的选择对一类模式识别问题来说是独一无二的，即在一类问题中只有1个模式具有某1种(或某1组合的)逻辑特征，此方法律立了关于知识表示及组织，目标搜索及匹配的完整体系;对需通过众多规则的推理达到识别目标的问题，有很好的效果，但当样品有缺损，背景不清晰，规则不明确甚至有歧义时，效果不好。
（4）模糊模式方法就是在模式识别过程中引入了模糊集的概念，由于隶属度函数作为样品与模板相似程度的量度，故能反映整体的、主要的特性，模糊模式有相当不匀称的抗干扰与畸变，从而允许样品有相当程度的干扰与畸变，但准确合理的隶属度函数往往难以建立。
目前有学者在研究，并将其引入神经网络方法形成模糊神经网络识别系统。
（5）神经网络方法就是使用人工神经网络方法实现模式识别。
可处理某些环境信息十分复杂，背景知识不清楚，推理规则不明确的问题，允许样品有较大的缺损、畸变。
神经网络方法的缺点是其模型在不断丰富完善中，目前能识别的模式类不够多，神经网络方法允许样品有较大的缺损和畸变，其运行速度快，自适应性能好，具有较高的分辨率。
上述几种识别方法各有特点。
结构法比较直观，能较好反映事物的结构特性：问题是基元的提取很不容易，各基元的关系也比较复杂，抗干扰性能也较差。
统计法用计算机来抽取特征，比较方便，抗干扰性能强；缺点是没有充分利用模式的结构特性。
神经网络方法由于处理的并行性，可以快速同时处理大容量的数据，工作时具有高速度和潜在超高速，并且，网络的最终输出是由所有神经元共同作用的结果，一个神经元的错误对整体的影响很小，所以其容错性也非常的好。
基于以上的考虑，本文的手写数字识别采用了神经网络的方法。
3图像预处理与特征提取手写体图像数据在没有进行一定的图像预处理和特征提取之前，不能立即应用到程序中进行神经网络训练和字符识别工作。
从图像处理角度来说，手写体的字符识别对字符是不是有颜色是不关心的，而对此图像的清晰度是很关心的。
所以在图像进行一系列的图像处理工作是很有必要的。
图像的预处理是正确、有效提取图像特征的基础，有效的图像特征作为网络的输入值才能进行正确的神经网络训练和最终得到正确、有效的网络权重。
3.1数字图像预处理3.1.1灰度化处理彩色图像包含了大量的颜色信息，不但在存储上开销很大，在处理上也会降低系统的执行速度，因此在对图像进行识别等处理中经常将彩色图像转变为灰度图像，以加快处理速度。
由彩色转换为灰度的过程称为灰度化处理。
灰度图像就是只有强度信息而没有颜色信息的图像，存储灰度图像只需要一个数据矩阵，矩阵每个元素表示对应位置像素的灰度值。
彩色图像的像素色为RGB(R，G，B)，灰度图像的像素色为RGB(r，r，r) ，R，G，B可由彩色图像的颜色分解获得。
而R，G，B的取值范围是0-255，所以灰度的级别只有256级。
灰度化的处理方法主要有如下三种:最大值法、平均值法和加权平均值法。
本文用到的加权平均值法来处理，即更换每个像素的颜色索引(即按照灰度映射表换成灰度值)。
权重选择参数为：红：0.299绿：0.587蓝：0.114例如某像素点颜色对应的灰度值计算公式为:=++()(0299*Re0.587*0.114*) NewPixColor BYTE d Green Blue 系统输入的源图像支持3通道或者4通道图像，支持Format24bppRgb, format32bppRgb, Format32bppArgb和Format8bppIndex这4种像素格式。
3.1.2二值化处理二值图像是指整幅图像画面内仅黑、白二值的图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位。
在实际的识别系统中，进行图像二值变换的关键是要确定合适的阈值，使得字符与背景能够分割开来，二值变换的结果图像必须要具备良好的保形性，不丢掉有用的形状信息，不会产生额外的空缺等等。