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名称：采用模板匹配法进行数字识别

作品名称

采用模板匹配法进行数字识别

开发语言

简体中文

运行平台

WIN9X/WIN2000/WINXP/2003

论文字数

1万左右

论文页数

28P

开题报告

无

答辩稿

无

整理时间

10-09-04 00:00:00

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作品价格

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作品简介：

本文主要论述并设计实现了一个印刷体数字识别系统。系统首先对印刷体数字进行预处理，提取数字特征，然后运用特定的识别算法，实现了数字图像的自动识别。整个系统包括图像采集、图像预处理、特征提取与字符识别四个部分。
印刷体数字采用模板匹配算法实现了数字的识别。首先，在对数字进行图像处理后，采用网格特征和交叉点特征相结合的方法作为其数字特征，建立数字标准特征库。其次，进行识别时，利用待识别数字与数字标准特征库相比较，把待识别数字识别为与其模板特征向量的加权距离最小的特征向量所代表的标准数字。实验结果表明，基于模板匹配的印刷体数字识别是可行的，具有较高的识别率及较好的抗噪性能。
目    录
摘    要 I
ABSTRACT II
1 绪论 1
1.1 研究的目的及意义 1
1.2 印刷体数字识别技术的关键 1
1.3 嵌入式系统的特点
1.4 本课题主要研究的内容 2
2 系统设计方案
2.1 系统的硬件平台 3
2.2 数字识别算法
2.3 系统开发环境。
2.3.1 Visual C++集成开发环境介绍
2.3.2 ADS集成开发环境概述
3 图像预处理算法分析及实现 4
3.1 图像的二值化处理 4
3.1.1 阈值选取算法分析 4
3.1.2 算法的软件实现 6
3.2 图像归一化处理 2
3.2.1 图像缩放方法 2
3.2.2 图像归一化的软件实现 3
3.3 图像的细化处理 4
3.3.1 图像细化算法分析 4
3.3.2 细化算法的软件实现 6
4 印刷体数字识别 8
4.1 印刷体字符识别原理 8
4.2 字符标准特征库的建立 8
4.2.1 特征提取算法分析 8
4.2.2 建立特征库的软件实现 9
4.3 字符模板匹配 11
4.3.1 模板匹配算法分析 11
4.3.2 模板匹配识别的软件实现 11
5 实验结果及分析 12
6 总结与展望 14
6.1 总结 14
6.2 展望 15
参考文献 15
致    谢 16
1.3本文主要研究的内容
本文主要研究的内容主要包括在Visual C++6.0中调试，模拟仿真；图像处理与识别算法的研究。
在核心算法方面，影响识别率提高的主要因素有图像预处理、特征提取和识别算法三个方面。
图像的预处理主要包括图像的二值化、图像的噪声处理、图像的归一化、图像细化处理。图像的二值化在光照不是很均匀的情况下很难得到比较好的二值化结果，所以阈值的选择是非常关键的；特征提取前必须对整幅图像压缩，归一化处理，并且细化字符的图像。数字的特征提取部分，是整个识别算法的关键，是建立模板的依据。本文采用数字的网格特征和交叉点特征相结合的方法作为其字符特征，建立字符标准特征库。数字的识别是采用模板匹配的方法，进行识别时，利用待识别字符与字符标准特征库相比较，把待识别字符识别为与其模板特征向量的加权距离最小的特征向量所代表的标准字符。
在Visual C++6.0调试方面，主要是熟悉Visual C++6.0开发环境，会建立简单的对话框、菜单，能够在可视化界面上绘图，熟悉相应操作的常用库函数，从而进行模拟仿真。
第二章数字识别算法
印刷体数字识别是字符识别的一个分支，有多种方法，如模板匹配法、特征值提取法等。模板匹配法简单，但计算量很大，且费时；特征值提取法是基于特征的识别，关键是选取稳定且有效的特征，其计算量相对较小，识别速度快。
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，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。
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：某些数字字形相差不大（譬如：手写体5和3），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。
此设计包括：代码，论文，录像。

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