手写数字识别系统的设计与实现
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。
基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现共3篇
基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现共3篇基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现1随着科技的发展，人工智能已经成为人们生活中不可分割的一部分。
其中，深度学习是人工智能领域的一个热门话题。
而卷积神经网络作为深度学习的重要算法之一，其应用也愈加广泛。
本文将重点介绍基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统的实现。
一、卷积神经网络简介卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前向反馈人工神经网络，是深度学习中常见的算法之一。
该网络主要用于图像识别、语音识别等领域。
卷积神经网络主要由输入层、隐藏层和输出层构成。
其中，隐藏层包括多个卷积层、池化层和全连接层。
卷积层是卷积神经网络中的核心层，它利用一组可学习的滤波器对输入的图像进行卷积操作，从而获得图像中的特征。
这些特征在后面的池化层和全连接层中都会用到。
池化层则对卷积层中获得的特征图进行降维处理，从而减少计算量。
常见的池化操作有最大池化和平均池化两种。
全连接层则将池化层中的特征图作为输入，进行分类判断。
全连接层的输出通常会经过一个激活函数。
二、FPGA简介FPGA（Field-Programmable Gate Array）是一种可编程逻辑器件，其具有高度灵活性和可重构性。
FPGA可以通过编程实现不同的电路功能，因此在高速、低功耗、高可靠等方面有着很强的优势。
在深度学习中，利用FPGA进行计算的方式可以大大提高计算速度和效率。
三、基于FPGA的卷积神经网络手写数字识别系统本文的识别系统采用了FPGA作为处理器，并使用卷积神经网络对手写数字进行识别，部分个人感想如下。
1. FPGA的搭建本次实验搭建使用的是Altera的CYCLONE II FPGA，需要先进行硬件电路的设计和代码实现。
硬件电路的设计可以使用VHDL或Verilog等HDL语言进行实现，代码实现则可以使用Quartus II或其他类似的软件进行集成。
手写数字识别系统的设计与实现
手写数字识别系统的设计与实现随着数字化时代的到来，智能化已经成为了趋势，人工智能的发展需要更精准有效的数据判别处理。
实现手写数字识别系统，可以广泛应用于智能交互、机器人、OCR等领域。
本文将描述手写数字识别系统的设计和实现过程。
一、系统设计手写数字识别系统输入手写数字图像，输出代表数字的数值。
总体设计思路如下：1.数据采集与存储用户输入手写数字图像后，通过归一化等方法去除噪点，存储为图片格式，可以使用20x20像素，黑白二值化的PNG格式存储。
2.特征提取与向量化将图片转化为向量，提取手写数字特征。
常用的特征提取方法是SIFT描述符提取和HOG特征提取，本文采用HOG特征提取方法。
基本步骤如下：a. 图像预处理：将彩色图片转化为灰度图片b. 局部块划分：将图片分为若干块c. 计算梯度直方图：对每一个块进行梯度直方图的计算d. 归一化：将梯度直方图归一化，得到HOG向量3.分类模型及算法采用深度学习神经网络模型进行分类，训练集采用MNIST公开数据集，由于输入的都是28*28的黑白图片，最后需要对数据进行调整，不符合识别输入数据的标准，将输入大小调整为20*20。
采用神经网络库tensorflow，设计softmax回归模型，定义交叉熵损失函数并使用梯度下降法或Adam优化算法最小化损失。
4.模型评估和调优使用测试集对模型进行评估，计算准确率、精度、召回率、F1值等，并采用正则化、dropout等技术对模型进行优化和调整。
5.系统集成与优化将OCR识别模型和手写数字识别系统进行整合，并加入人机交互的界面设计，实现常规数字识别等操作。
二、系统实现整套系统使用python语言实现，通过tensorflow实现深度神经网络模型的训练和预测。
主要步骤如下：1.数据采集与存储：从kaggle网站上下载手写数字数据集，并使用python pandas库对数据集进行处理和存储，确保数据安全、方便、快速可靠的存储和使用。
手写数字识别系统的设计与实现
手写数字识别系统的设计与实现摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 6.0为编译环境，使用MFC进行图形图像界面开发的系统。
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。
本系统的界面设计友好，流程正确，功能也较为完善。
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;数字识别目录前言 (4)概述 (5)1 需求分析 (6)1.1 功能需求分析 (7)1.2 性能需求分析 (7)1.3 数据需求分析 (8)1.4 相关软件介绍 (8)2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (8)2.1 系统整体功能模块设计 (8)2.2 手写数字识别系统的基本原理 (9)2.2.1 数字图像的绘制 (9)2.2.2 图像的预处理 (9)2.2.3 图像的特征提取 (10)2.2.4 特征库的建立 (10)2.2.5 图像数字的识别 (11)3 手写数字识别系统程序设计 (11)3.1 数字图像的绘制 (11)3.2数字的特征提取 (17)3.3 模板特征库的建立 (20)3.4 数字的识别 (22)总结 (25)致谢..................................... 错误!未定义书签。
参考文献 (25)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。
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。
手写字体识别系统的设计与实现
手写字体识别系统的设计与实现随着科技的不断进步，手写字体识别技术也在不断发展。
手写字体识别系统可以将手写字体转换成可编辑的电子文本，方便用户进行编辑和处理。
在本文中，我们将学习手写字体识别系统的设计与实现。
一、手写字体识别系统的基本原理手写字体识别系统的基本原理是将手写字体转化成数字信号，然后通过模式识别技术对数字信号进行分析和处理，最终得到手写文字的识别结果。
具体的步骤如下：1. 手写输入：用户通过手写板、电子笔等设备将手写文字输入到计算机中。
2. 数字信号转换：手写文字被转换成数字信号，这个过程称为采样。
采样的目的是将连续的信号转换成离散的信号。
3. 特征提取：从采样得到的离散信号中提取出特征，这个过程称为特征提取。
特征提取的目的是从众多的数字信号中提取出与手写字符相关的特征。
4. 模式匹配：将特征提取出来的信号与存储在数据库中的标准手写字符进行比较，找到最匹配的字符作为识别结果。
二、在实际应用中，手写字体识别系统的设计与实现是一个非常复杂的过程。
下面我们将从数据采集、特征提取、分类器设计和系统优化等几个方面讨论手写字体识别系统的设计与实现。
1. 数据采集数据采集是手写字体识别系统的开端，对于手写字体识别系统的准确性和鲁棒性有着重要的影响。
因此，需要收集大量的手写字符数据，以构建一个完整的数据集。
数据集应包括不同字体、不同大小、不同风格的手写字符。
2. 特征提取特征提取是手写字体识别系统的核心环节。
常用的特征提取方法包括端点检测、曲率检测、方向检测、HOG特征提取等。
每个方法都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和组合。
3. 分类器设计分类器是手写字体识别系统中用于模式匹配的关键组件。
常用的分类器包括逻辑回归、支持向量机、神经网络等。
每个分类器都有其优缺点，需要根据实际情况进行选择和优化。
4. 系统优化手写字体识别系统涉及到多个环节，每个环节都会影响系统的准确性和鲁棒性。
因此，在设计和实现完整的系统后，需要对系统进行优化和调试。
手写体数字识别系统的设计与实现
手写体数字识别系统的设计与实现1. 简介手写体数字识别系统是指能够通过计算机对手写数字进行自动识别的一种系统，是人工智能领域的重要应用之一。
本文将介绍一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统的设计与实现。
2. 数据集首先，我们需要收集手写数字图像作为训练数据和测试数据。
可以使用已有的开源数据集，如MNIST数据集，也可以自己手写一些数字进行图像采集。
经过数据预处理和清洗后，我们得到了包含10000张28x28像素的手写数字图像作为训练集，5000张图像作为测试集。
3. 模型设计本文使用了一个卷积神经网络模型进行手写数字识别。
该模型包括三个卷积层、三个池化层和两个全连接层。
3.1 卷积层和池化层卷积层可以通过滑动一个卷积核提取图像的重要特征，池化层则可以进行特征的降维和压缩。
同时，使用卷积层和池化层可以大大减少参数数量，加快模型训练速度。
3.2 全连接层全连接层通过将所有卷积层和池化层的输出展开为一维向量，再进行分类，得出预测结果。
全连接层参数量较大，容易出现过拟合和训练时间长的问题。
3.3 Dropout过拟合是机器学习中的常见问题，为了避免模型过拟合，我们使用了dropout方法。
dropout是指在训练过程中以一定的概率随机选择一些节点并将其权重设置为0，这样可以让模型更加健壮。
4. 实现模型的实现使用Python语言和Keras深度学习框架。
我们将数据集的图像转换为28x28的矩阵，并进行归一化处理。
接着，我们定义了一个卷积神经网络模型，并进行模型的编译和训练。
训练过程中，我们使用了Adam优化器和交叉熵损失函数，并进行了10轮的迭代训练。
实际测试中，该模型的准确率达到了98%以上。
5. 结论本文介绍了一个基于卷积神经网络的手写体数字识别系统，并实现了该系统。
该模型在测试集上取得了很好的识别效果，能够对手写数字进行准确识别。
同时，我们也讨论了卷积神经网络中的关键概念和技术要点，希望读者能够对深度学习和计算机视觉有更深入的了解。
自由手写体数字识别系统的设计与实现资料
自由手写体数字识别系统的设计与实现摘要：本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。
文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍，包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法；其次，探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征，并详细地描述了知识库的构造方法；最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。
实验结果表明，本方法具有较高的识别率，并具有较好的抗噪性能。
关键词：手写体数字；预处理；模式识别；特征提取Abstrct： This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise.Keywords: handwritten number; pretreatment；pattern recognition; feature extraction1 引言OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别技术，是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像，然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。
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手写数字识别系统的设计与实现摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 6.0为编译环境，使用MFC进行图形图像界面开发的系统。
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。
本系统的界面设计友好，流程正确，功能也较为完善。
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;数字识别目录前言 (1)概述 (2)1 需求分析 (4)1.1 功能需求分析 (4)1.2 性能需求分析 (4)1.3 数据需求分析 (5)1.4 相关软件介绍 (5)2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (6)2.1 系统整体功能模块设计 (6)2.2 手写数字识别系统的基本原理 (6)2.2.1 数字图像的绘制 (6)2.2.2 图像的预处理 (6)2.2.3 图像的特征提取 (7)2.2.4 特征库的建立 (8)2.2.5 图像数字的识别 (8)3 手写数字识别系统程序设计 (8)3.1 数字图像的绘制 (8)3.2数字的特征提取 (15)3.3 模板特征库的建立 (18)3.4 数字的识别 (20)总结 (23)致谢..................................... 错误!未定义书签。
参考文献 (23)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、数字识别问题。
概述此手写数字识别系统的需要实现手写数字的绘制功能、手写数字的特征提取功能、数字的模板特征库的建立功能以及手写数字的识别功能。
在近几年国内外对手写数字识别系统的研究已经取得了进展，一些新的理论例如基于Hopfield 神经网络、基于小波技术、基于BP 神经网络以及支持向量机的研究应用在建立手写数字识别系统平台，并且在多数数据库中取得了较好的测试结果。
但是目前仍然存在亟需深入研究解决的问题：1) 识别的准确度需要达到较好的水平2) 识别的效率要达到很高的水平。
数字识别输入的数据通常是很大的，而高精度与高速度是相互矛盾。
这些难点存在的原因是：1) 数字的笔划简单，而且其笔划差别相对较小，字形相差不大，使得准确区分某些数字有一些困难；2) 数字虽然只有10 种，且笔划简单，但同一数字写法却千差万别，全世界的各个国家各个地区的人都在用，则其书写上带有区域特性，很难做出可以兼顾世界各种写法的、识别率极高的通用性数字识别系统。
3)特征库的训练不够，导致识别率不高。
手写数字识别的研究不仅存在很大的应用价值，由于手写数字识别本身的特点，对它的研究也存在着重要的理论价值：1) 阿拉伯数字作为唯一被世界各国通用的符号，所以对手写体数字识别的研究基本上与文化背景无关，各地的研究工作者可以说是基于同一平台开展工作的，有利于研究的比较和探讨。
2) 手写数字识别应用广泛，如税表系统，银行支票自动处理和邮政编码自动识别等。
在以前，这些工作需要大量的手工录入，投入的人力物力都相对较多，而且劳动强度较大。
为了适应无纸化办公的需要，大大提高工作效率，研究实现手写数字识别系统是必须要做的。
3) 由于数字类别只有0-9共10 个，比其他字符识别率较高，可将其用于验证新的理论或做深入的分析研究。
许多机器学习和模式识别领域的新理论和算法都是先用手写数字识别进行检验，验证其理论的有效性，然后才会将其应用到更为复杂的领域当中。
在这方面的典型例子就是人工神经网络和支持向量机。
4) 手写数字的识别方法很容易将其推广到其它一些相关的问题上，如对英文之类拼音文字的识别。
事实上，有许多学者就是把数字和英文字母的识别放在一起研究的。
在过去的数几年中，研究者提出了许许多多的识别方法，按提取的数字特征的不同，可以将这些方法分为两类：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；结构特征通常包括圆、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。
在此次的设计中使用的是统计特征。
基于以上所述，本次毕业设计课题为手写数字识别系统的设计与实现。
其功能是将人工手绘的数字图像转换成可编辑的文本信息。
该系统包括手写数字绘制模块、图像预处理模块、特征提取模块、训练模块和识别模块。
涉及模式识别、图像处理、人工智能、统计学、心理学和计算机科学等相关内容。
通过对图像处理和识别算法进行不断地研究和实践，以降低误识率和拒识率。
本文主要介绍手写数字识别系统的设计与实现，首先需要了解手写数字识别系统现阶段的发展情况和研究现状，然后对系统进行分析，主要从功能需求分析、性能需求分析、数据需求分析和相关软件介绍四方面入手，从而使得对系统有初步的认识，然后对系统的整体设计模块进行介绍，进而对系统的各个功能模块具体的设计原理进行详细介绍，之后对本次所设计出的系统进行介绍并对相关代码进行说明，最后总结本系统的优缺点及今后工作展望等，整篇文章通俗易懂，条理清晰，可以使读者轻松阅读，并理解实现过程。
1 需求分析综合用户在实际应用中的需求，对系统的运作流程进行了整理，并通过对流程的分析得出了如下的需求分析。
1.1 功能需求分析根据对用户需求的分析，系统应包含以下功能：1）数字的绘制在绘制数字的窗口中实现数字的手写，并对其坐标值进行保存，利用复位按钮可实现数字的清除工作。
2）数字的预处理在手写数字图像识别系统中，图像的预处理跟一般图像系统不同，我们不需要对图像进行灰度化处理、去噪处理等基本操作，我们利用程序保存的坐标值就可以对生成一张二值化图像，相当于图像处理系统的二值化处理。
3）特征的提取在第二步中我们得到了手写数字的二值化图像，进行特征提取前需要对此图像的数据区域进行定位，在程序中我们遍历此二值化图像，找到手写数字区域的上、下、左、右边界，重新生成一张数字图片，利用新生成的数字图片分成8*8的区域，统计每个区域的目标像素个数和整个小区域像素个数，计算目标像素个数与整个小区域像素的比值，得到64个特征值，作为这个手写数字的特征值。
4）特征库的训练我们需要训练一个特征库，作为识别的标准。
系统中我们手写一个数字提取出它的特征值，再输入此手写数字，将数字与这些特征值相对应存储到特征库里面，特征库我们使用的是Access数据库，字段是数字及这个数字所对应所有特征值。
特征库越丰富，识别率越高。
5）数字识别在手写数字识别中，我们使用的方法是模板匹配法，其实质就是提取出手写数字的特征值，利用这些特征值与特征库的数字的特征值进行比对，找出待识别数字特征值与特征库里存储的特征值最接近的数字，作为识别结果。
1.2 性能需求分析1）正确性：根据手写数字识别系统的设计流程，流程中的每个步骤在系统中都必须有所体现，以保证程序的正确性。
2）精确性：根据手写数字识别系统的应用领域，该系统的识别结果必须有很高的识别精度，这样才能真正的实现该系统的价值。
3）效率性：根据该系统的应用领域可知，系统一旦投入应用需要处理大量的数据，所以对系统的处理速度也有很高的要求。
1.3 数据需求分析根据手写数字识别系统的设计步骤可知该系统采用的是模板匹配法进行手写体数字识别。
模板匹配法是图像识别中最具有代表性的方法之一。
它是将从待识别的图像提取的若干特征量与模板对应的特征量进行比较，计算图像和模板特征量之间的距离，用最小距离法判定所属类。
而模板匹配通常需要事先建立标准模板库。
这里，模板库中的标准模板是数字样本的特征向量。
特征库的存储是利用Access数据库，并且利用MFC ADO技术连接数据库，不需要进行硬件配置。
数据库如图1.1所示。
图1.1 数据库1.4 相关软件介绍本课题是基于Visual C++6.0的，它是Microsoft公司开发的Visual Studio集成开发环境中功能最为强大、代码效率最高的开发工共。
利用VisualC++6.0可以两种方式编写Win32应用程序，一种方式是基于Windows API的C编程方式，另一种是基于MFC的C++编程方式。
本系统采用的是基于MFC的编程方式。
2 手写数字识别系统的设计与基本原理2.1 系统整体功能模块设计整体模块如图2.1所示：图2.1 整体模块2.2 手写数字识别系统的基本原理下面分别介绍各部分工作的基本原理：2.2.1 数字图像的绘制手写数字绘制功能的实现方案是：通过Visual C++中的CStatic控件来建立画布，用MFC中的封装类CDC实现手写数字功能。
在对话框中，响应鼠标事件的消息，分别是鼠标按下事件MouseDown，鼠标移动事件MouseMove，鼠标抬起事件MouseUp，判断当前鼠标点是否在CStatic控件上，在的话程序将此点的坐标值保存。
手写数字的绘制开始是鼠标按下事件，结束是以左鼠标抬起为标志。
2.2.2 图像的预处理图像的预处理是为了突出手写体数字的特征。
在本次设计中主要包括：图像二值化处理。
图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。
在手写数字识别系统中，我们在VC可视化编程界面中在一个固定大小的控件中手写了一个数字，在程序中获得的只是以这个控件左上角为原点的一系列坐标。