手写数字识别技术研究【文献综述】
手写数字识别算法的比较研究
手写数字识别算法的比较研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，手写数字识别技术也得到了快速的发展。
手写数字识别算法作为人工智能领域的一个重要分支，已经被广泛应用于各个领域中，例如图像识别、语音识别等。
本文将比较研究几种手写数字识别算法，包括KNN算法、SVM算法、神经网络算法以及深度学习算法。
一、KNN算法KNN算法是一种基于邻居的分类算法。
该算法的基本思想是，对于一个待分类的观测对象，将其划分到与其距离最近的K个邻居所在的类别中。
在手写数字识别中，KNN算法通过计算待分类数字与训练数据集中所有数字的距离，将其归类为与其距离最近的K个数字的类别中。
KNN算法的优点是简单易懂，算法的准确度高，并且可以随时进行模型的更新，缺点是计算效率不高，对于大规模数据集，算法的时间复杂度会很高。
二、SVM算法SVM算法是一种常用的分类算法，其基本思想是通过构建一个最优化的超平面，将不同类别的数据点分隔开。
在手写数字识别中，SVM算法通过将数字图像特征提取出来，构造一个最优的超平面，将数字区分开来。
SVM算法的优点是可以处理高维空间数据、泛化能力强，并且算法的准确度很高，缺点是对于大规模数据集来说，算法的计算复杂度较高。
三、神经网络算法神经网络算法是一种基于神经元模型的分类算法，其基本思想是将输入样本数据传入多层神经元中，通过每个神经元的激活函数计算，最终得到输出结果。
在手写数字识别中，神经网络算法通过构建多层神经网络，对数字图像进行特征提取和分类识别。
神经网络算法的优点是对于非线性数据分类效果好，并且算法的准确度较高，缺点是需要大量的训练数据以及计算资源，同时运算速度较慢。
四、深度学习算法深度学习算法是一种基于深度神经网络的分类算法，其基本思想是通过多层神经元进行特征提取和分类识别。
在手写数字识别中，深度学习算法可以通过搭建一个深度卷积神经网络来实现数字图像特征提取和分类识别。
深度学习算法的优点是可以自动提取特征、训练时间短、准确度高，并且对于数字识别问题来说，深度学习算法的效果最好。
手写数字体自动识别技术的研究现状
手写数字体自动识别技术的研究现状手写数字体自动识别技术是一种将手写数字转换成数字字符的技术，该技术很早就被广泛应用于银行支票、信用卡、手写邮件等领域，近年来更是得到了人们的高度关注和研究。
本文将介绍手写数字体自动识别技术的研究现状和发展方向。
手写数字体自动识别技术是指通过数字图像处理技术，将手写数字转化为计算机可读取的数字字符。
该技术的研究始于数十年前，主要是为了解决银行支票数字识别的问题。
而随着数字化时代的到来，手写数字体自动识别技术变得越来越重要，其应用领域涉及到金融、交通、医疗、安防等多个领域。
在手写数字体自动识别技术的研究中，最重要的是手写数字的特征提取。
手写数字有很多不同的风格和形状，但其内在的特征却是相似的。
因此，通过提取数字的特征，可以达到很好的识别效果。
传统的手写数字体自动识别技术主要采用了模式分类和人工神经网络两种方法。
在模式分类方法中，先将数字图片进行特征提取，然后通过人工设置的规则进行数字分类。
但是，这种方法需要依靠人工设置的规则，很难应对各种不同的手写数字。
而人工神经网络方法是通过一系列训练样本，不断调整神经网络的结构和参数，从而达到自适应的识别效果。
但是这种方法对训练数据质量的要求比较高，同时需要大量的计算资源，训练时间过长。
近年来，随着人工智能技术的迅速发展，深度学习逐渐成为手写数字体自动识别技术的主流。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习模型，其主要特点是自适应和自动优化。
在手写数字体自动识别领域，深度学习方法可以通过大量的数据训练，自动学习数字的特征，并得到更高的识别率。
总之，手写数字体自动识别技术是一种极其重要的技术，其应用领域广泛，发展也非常迅速。
但是现有的技术还存在一些问题，比如对于一些书写较差的人的数字识别率较低。
未来的研究方向主要是提高识别效率和准确度。
手写数字识别的研究与应用
手写数字识别的研究与应用一、概述手写数字识别是计算机视觉和模式识别领域的重要研究内容，具有广泛的应用前景。
随着信息化和数字化的发展，手写数字识别技术在银行票据处理、邮政编码识别、税务表单处理、移动支付以及智能设备交互等方面发挥着越来越重要的作用。
手写数字识别的主要任务是将手写输入的数字转化为计算机可理解的数字信息。
由于手写数字存在书写风格多样、笔迹变化大、书写不规范等问题，使得手写数字识别成为一项具有挑战性的任务。
研究手写数字识别的算法和技术，提高识别的准确性和鲁棒性，具有重要的理论价值和实际应用意义。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于神经网络的手写数字识别方法取得了显著的进步。
这些方法通过构建复杂的网络结构，自动学习手写数字的特征表示和分类器，从而实现了较高的识别性能。
同时，随着大数据和计算资源的不断丰富，基于深度学习的手写数字识别方法在实际应用中也越来越广泛。
本文旨在探讨手写数字识别的研究与应用，首先介绍手写数字识别的基本原理和常用方法，然后分析深度学习在手写数字识别中的应用及最新进展，最后讨论手写数字识别在实际场景中的应用案例和未来发展趋势。
通过本文的研究，期望能够为手写数字识别领域的研究者和应用开发者提供一定的参考和借鉴。
1. 手写数字识别的背景与意义随着信息技术的飞速发展，数字化、自动化和智能化已经成为现代社会的重要特征。
在这一背景下，手写数字识别技术应运而生，成为人工智能和计算机视觉领域的重要研究方向。
手写数字识别技术的主要目标是将手写输入的数字信息自动转换为计算机可识别的数字编码，从而实现信息的快速、准确录入和处理。
手写数字识别的研究具有重要意义。
它在实际应用中具有广泛的需求。
例如，在金融、邮政、税务、交通等领域，大量手写数字信息需要被快速、准确地录入和处理。
手写数字识别技术能够大大提高这些工作的效率和准确性，减少人为错误和劳动强度。
手写数字识别技术的研究有助于推动人工智能和计算机视觉领域的发展。
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。
基于深度学习的手写体数字识别系统研究
基于深度学习的手写体数字识别系统研究随着人工智能技术的进步，深度学习已经成为当今最热门的技术之一。
作为一种机器学习的方法，深度学习可以利用大量数据来自动化地发现规律和模式，从而实现准确的预测和分类。
在数字识别领域，深度学习也已经广泛应用，成为手写数字识别的主流技术之一。
本文将探讨基于深度学习的手写数字识别系统的研究，并介绍其技术原理、实现方法和应用前景。
一、技术原理基于深度学习的手写数字识别系统的核心技术是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）。
CNN是一种模仿人脑视觉处理机制的神经网络模型，它能够自动从复杂的图像数据中提取特征信息，并进行分类或回归等任务。
在手写数字识别中，CNN可以通过多层卷积、池化和全连接层来输入、处理和输出图像数据，从而实现高效准确的数字识别。
具体来说，CNN的输入数据是一组手写数字图片，它们可以是MNIST等公开数据集或者自己手写的数字图片。
在网络的第一层需要进行一定的图像预处理，如变换尺寸、灰度处理等，将原始图像转换为网络可接受的输入格式。
接下来，在网络的第二层开始进行卷积操作，将输入图片与若干个卷积核进行卷积运算，得到一组新的特征图。
通过多层卷积和池化层的运算，CNN可以自动地学习到输入图片的特征信息，并将其压缩和提取为具有可识别性的特征，最终在全连接层进行分类或回归等任务。
二、实现方法基于深度学习的手写数字识别系统的实现需要提前准备数据集、编写代码和进行模型的训练和测试等步骤。
下面以Keras框架为例，介绍具体的实现方法：1.准备数据集可以使用MNIST等公开数据集，也可以使用自己收集的图片进行训练。
将数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集用于训练模型，测试集用于评估模型的识别准确度和泛化能力。
2.编写代码基于Keras框架，可以采用Python语言编写代码，如下所示：```import kerasfrom keras.models import Sequentialfrom yers import Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense#定义CNN模型model = Sequential()#第一层卷积层model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=(3, 3), input_shape=(28, 28, 1), activation='relu'))#第二层池化层model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#第三层卷积层model.add(Conv2D(filters=64, kernel_size=(3, 3), activation='relu'))#第四层池化层model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))#将特征图展开为一维model.add(Flatten())#全连接层model.add(Dense(units=128, activation='relu'))#输出层model.add(Dense(units=10, activation='softmax'))#训练模型pile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, batch_size=128)#测试模型test_loss, test_acc = model.evaluate(test_images, test_labels)print('Test accuracy:', test_acc)```3.模型训练和测试调用model.fit函数进行模型训练，其中需要指定优化器、损失函数、评估指标等参数。
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。
论基于机器学习的手写数字识别技术
论基于机器学习的手写数字识别技术一.引言手写数字识别（Handwritten Digit Recognition）是指利用计算机程序识别手写数字的过程。
这项技术已广泛应用于大多数生活领域，如数字签名、邮政编码、搜索引擎、语音识别和智能手机键盘等。
基于机器学习的手写数字识别技术在准确性和速度方面较传统的方法更具优势，广受欢迎。
本文将讨论基于机器学习的手写数字识别技术，包括什么是机器学习，如何使用机器学习实现手写数字识别，机器学习算法以及其在手写数字识别方面的应用等问题。
二.什么是机器学习？机器学习是人工智能的分支之一，是指计算机通过学习来改进性能的过程。
这种学习通常是基于数据和统计算法运算的方式进行的。
机器学习可以分为监督学习、无监督学习和强化学习三种类型。
监督学习是指通过标记数据进行训练，使计算机在新数据上能够更好地预测。
无监督学习是指无需标记数据进行训练的学习方法。
强化学习是指通过奖励和惩罚来训练计算机，使其学习更好的行为。
机器学习技术可以在许多领域中有良好的应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理等。
三.如何使用机器学习实现手写数字识别？机器学习可以用于手写数字识别的实现，其过程包括以下几个步骤：1.数据预处理数据预处理是指将原始数据进行转换和归一化，以便计算机进行分析和使用。
在手写数字识别任务中，原始数据是一张包含手写数字的图像。
将图像转换为我们可以计算的数字矩阵是第一步。
我们可以通过将图像分为像素网格来实现这一点，并将黑色像素和白色像素分别转换为1和0来表示。
接下来，数字矩阵可以被归一化为统一的大小。
数据预处理的最终目的是将图像转换为数学形式，从而容易处理。
2.特征选择在机器学习模型中，特征是指代表数据某方面的相关信息。
在handwritten digit recognition中，特征通常是指图像的像素值。
然而，在所有像素值中选择哪些特征是至关重要的。
因为我们只需要选择有用的特征，以避免模型出现过拟合，而不选择所有的特征。
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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毕业设计文献综述计算机科学与技术手写数字识别技术研究一、前言部分手写数字识别(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张上的阿拉伯数字。
OCR是模式识别的一个分支，按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类.而手写体识别又可分为受限手写体和不受限识别体，按识别方式有课分为在线识别和脱机识别。
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。
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,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。
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。
[1][2][15]二、主题部分（一）.手写数字识别研究的理论意义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。
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(Openproblem)。
4.手写数字的识别方法很容易推广到其它一些相关问题，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][2]（二）手写数字识别方法与研究难度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。
这类的特征常常和统计分类方法一起使用。
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,包括:圈,端点,节点,弧,突起,凹陷,笔画等等。
与这些结构特征配合使用的往往是句法的分类方法.。
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。
一方面,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,如:神经网络,数学形态学等。
我认为,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.虽然数字的类别只有十种,笔划又简单,其识别问题似乎不是很困难。
但事实上,一些测试结果表明,数字的正确识别率并不如印刷体汉字识别正确率高,甚至也不如联机手写体汉字识别率高,而只仅仅优于脱机手写体汉字识别。
这其中主要原因是:第一,不同数字之间字形相差不大,使得准确区分某些数字相当困难;第二,数字虽然只有十种,而且笔划简单,但同一数字写法千差万别,全世界各个国家各个地区的人都用,其书写上带有明显的区域特性,很难完全做到兼顾世界各种写法的极高识别率的通用性数字识别系统。
另外,在实际应用中,对数字识别单字识别正确率的要求要比文字要苛刻得多。
这是因为,数字没有上下文关系,每个单字的识别都事关重要,而且数字识别经常涉及的财会,金融领域其严格性更是不言而喻的。
因此,用户的要求不是单纯的高正确率,更重要的是极低的,千分之一甚至万分之一以下的误识率。
此外,大批量数据处理对系统速度又有相当的要求,许多理论上很完美但速度过低的方法是行不通的。
因此,研究高性能的手写数字识别算法是一个有相当的挑战性的任务。
[1][2][3][7][8]（三）学习和测试样本库的选择如前一部分提到的,手写数字的写法带有明显的地区性和民族性,因而选择一个可供系统训练和测试使用的样本库是手写数字识别研究的重要基础之一,对识别系统的性能也有重要的影响。
研究者对所需的样本库有两种选择:一是自己根据需要建立专门的样本库,二是选用其它机构做好的现成的样本库。
前者的优点是帖近自己的应用,缺点也是明显的:要费相当的精力且代表性很难保证,与其它人的结果不好比较。
因此,现在的趋势是使用有权威性的通用样本库。
目前,比较有代表性的,样本数量较大的手写数字样本库有:1.NIST数据库,由美国国家标准与技术局收集;2.CEDAR数据库,是由纽约州立大学Buffalo分校计算机科学系文本分析与识别中完成的邮政编码的样本库;3.ETL数据库,由日本电工技术研究所收集;4.ITPT数据库,由日本邮电通信政策研究所收集。
[2][3]（四）识别系统性能的评价作为一个识别系统,我们最终要用某些参数来评价其性能的高低,手写数字识别也不例外。
评价的指标除了借用一般文字识别里的通常做法外,还要根据数字识别的特点进行修改和补充。
对一个手写数字识别系统,可以用三方面的指标表征系统的性能:*正确识别率A=正确识别样本数/全部样本数*100%*替代率(误识率)S=误识样本数/全部样本数*100%*拒识率R=拒识样本数/全部样本数*100%三者的关系是:A+S+R=100%数字识别的应用中,人们往往很关心的一个指标是"识别精度",即:在所有识别的字符中,除去拒识字符,正确识别的比例有多大,我们定义:识别精度P=A/(A+S)*100%.一个理想的系统应是R,S尽量小,而P,A尽可能大。
而在一个实际系统中,S,R是相互制约的,拒识率R的提高总伴随着误识率S的下降,与此同时识别率A和识别精度P的提高。
因此,在评价手写数字识别系统系统时,我们必须综合考虑这几个指标。
另外,由于手写数字的书写风格,工整程度可以有相当大的差别,因此必须弄清一个指标在怎样的样本集合下获得的。
以上多种因素使得不同系统的性能很难做绝对比较,根据我从文献中所看到的和在科研实践中的体会,可以认为目前手写数字识别研究的较高水平是:对自由书写的数字,在不拒识时达到96%以上的识别率;在拒识少于15%的样本时,误识率能降到0.1%以下。
[4][5][6][13][14]（五）手写数字识别的应用手写数字识别有着极为广泛的应用前景,这也正是它受到世界各国的研究工作者重视的一个主要原因。
下面将介绍基于手写数字识别的应用系统的特殊要求,以及一些以手写数字识别技术为基础的典型应用。
1.基于手写数字识别的应用系统的特殊要求:尽管手写数字识别与一般的文本(如:汉字,英文等)识别同属于光学字符识别(OCR)的大范畴,从应用的角度出发,手写数字识别应用系统有很多特殊的要求:识别精度要达到很高的水平:（1）识别精度要达到很高的水平:在一般的文本识别中,信息的冗余较大,有充分的上下文信息,因而对识别的精度要求不是十分高,达到98%-99%就足够了。
而在数字识别中,由于没有上下文关系,数据中的每一位数字都至关重要(试想:在财务报表中,把40,000元认成90,000元,从字符识别的角度仅认错了一个数字,但对用户而言,这是一个绝对不能容许的错误)。
一般来说,这类实用系统的精度至少应在99.9%以上。
前面已经提到,高性能的自由手写数字识别是一个很困难的问题,至今为止还没有什么方法能与人的辨识能力相比,那么在目前的技术水平下,如何满足高精度的要求呢?①要求书写者用规定的字型认真填写,避免使用某些容易造成混淆的变体。
这个限制对用户可能是很不方便的,因为这意味着书写速度的降低和书写习惯的改变,但从整体上,系统的识别水平将有大幅度的提高,能很大程度上提高系统的运行效率。
②提高拒识率.通过提高拒识率就可以减低误识率,直到达到指定的精度要求。
当然,拒识的增多意味着操作人员的介入的增加,这对用户是极为不利的。
③加入逻辑校验.在通信系统中,人们常通过加校验码来保证数据的高质量传输,常见的校验码有:奇偶校验,汉明码等。
在基于手写数字的应用系统中,我们也可以采用类似的方法。
不过,这时校验方式应尽量简单,直观,利于填写人快速算出。
对处理速度也有很高的要求:。
（2）对处理速度也有很高的要求:数字识别面对的都是极其大量的数据报表,一般都要求达到每分钟几页到几十页的处理能力(包括扫描到完成识别的全过程)。
而众所周知,处理速度与处理精度是一对矛盾,现在既要达到前面提到的高识别精度,又要有如此之高的速度,无疑增加了系统的设计难度。
不过近年来,硬件水平提高很快,目前市场上已有较低价格,每分钟可扫描10-20页的高性能扫描仪;微机的运算速度更是飞快提高。
这些都为高的处理速度奠定了坚实的基础。
（3）要能批量自动作业.在一般的文本识别中,多是操作者一页页地送入文本,手工帮助机器进行版面分割(机器的自动分割能力往往是十分有限的)后再开始识别,很难保证高质量的批量自动识别。
而在数字识别系统中这是一个必须做到且应能做到的基本要求。
原因如下：①如果每页的处理都要人手工帮助完成,系统的综合处理速度无法达到要求;②扫描仪的自动进纸(ADF-Automatic Document Feeding)技术已十分成熟;③处理的对象在很多情况下是版面完全相同的大批表格,很容易作到栏目的自动提取.要有便于批量快速校对修改的手段.（4）要有便于批量快速校对修改的手段.[5][6][9][10][11]2.手写数字识别在大规模数据统计中的应用: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,则需要耗费大量的人力和物力。
近年来在这类工作中采用OCR技术已成为一种趋势。
因为在这种应用中,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,这是一类相对容易的应用,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。
[1][3]3.手写数字识别在财务,税务,金融领域中的应用:财务,税务,金融是手写数字识别大有可为的又一领域。