基于SVM的手写数字识别系统个人觉得这方面的源码有很多。。。目前一个很火的研究方向，参考文献很多的
你这问题属于数字图像中手写数字识别的实现的问题可以归类为数字图像处理（Digital Image Processing）我见到过很多文章介绍这个的有一篇标题叫做手写数字识别系统研究与实现的硕士论文你看看用的是BP算法
你看那课题后面都写着“难”，想法找上届的论文抄抄改改就过了
基于lucene的论文检索系统我发给你论文
我曾经在MATLAB平台上用神经网络实现十个手写数字的识别，每个数字提供了四十个左右训练样本，最后得到的网络效果很好，只要不是刻意过度畸形的写法，都能识别出来，用的特征有脱机的也有联机的，一共十一个特征（宽高比，重心位置，起落笔位置等），不知对你是否有帮助。
做好了都不简单
基于SVM的手写数字识别系统个人觉得这方面的源码有很多。。。目前一个很火的研究方向，参考文献很多的
9 聚类算法在客户信息管理中的应用 1 毕业设计 A.科研课题 难 韦素云 选择 这个简单些，理论性的多。并且你可以借鉴专家的看法。
全班同学们并排站 方方 圆圆并排站 同把前后位置看 方方顺数是第七圆圆倒数是第三 全 0回答 15 秒钟前一个数除以7商是18.有除数，
基于MATLAB的数字识别计算机与信息工程学院 本科生毕业论文 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 班 级： 13汉班 学 号： 姓 名： 江晓雪 指导教师： 李艳玲 2017 年 3 月 31 日 毕 业 论 文 目 录 1 绪论1 图像识别的提出1 图像识别的现状与发展趋势1 2 BP神经网络的概述2 3 手写体数字识别的实现过程4 整体线路图4 算法流程5 图像预处理10 结果分析10 4 结论11 参考文献12 全文共 13 页 4834 字 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 计算机与信息工程学院 2013级汉班 江晓雪 指导教师 李艳玲 副教授 摘要 本文实现了基于MATLAB关于神经网络的手写数字识别算法的设计过程，采用神经网络中反向传播神经网络(即BP神经网络)对手写数字的识别，由MATLAB对图片进行读入、灰度化以及二值化等处理，通过神经网络进行训练和测试。实验证明：该神经网络对手写数字的识别可以达到。 关键词 手写数字识别；BP神经网络；MATLAB语言 1 绪论 图像识别的提出 图像识别在信息技术发达的今天已经占据了很重要的地位，在我们实际生活中也有很多应用。所谓的图像识别，就是指通过计算机对图像进行相应的处理、分析，来达到识别不同模型的目标和任务的一种技术。对于它的提出，简单的来说，它的发展经历了三个阶段：第一个是文字识别 、第二个是数字图像处理与识别、第三个是物体识别。第一种相对来说比较简单，它的研究是从1950年开始的，一般情况是识别字母、符号和数字，无论是印刷体识别还是手写体识别，它的应用都非常广泛，但是也伴随着，这个识别的过程会更加的耗时、费力，无论是人力还是物力，都会有很大的损失；第二种就是我们所说的数字图像处理与识别，在图片的识别过程中，图片识别会有一定的误差，也会带来小小的麻烦；第三就是物体识别，而物体的识别主要指的是：在三维世界中，对于个体、环境的感知和认识进行识别，这不同于二维世界的认知，相对来说是更高级的计算机图像识别，它是以二维世界中对数字图像和模拟图像处理的办法为依据，进行更高一级的，并且结合了现代人工智能技术等学科的研究目标，研究成果已经被广泛的应用在各种工业探测机器人上，为人们的安全提供了很大的帮助。 图像识别的现状与发展趋势 随着网络的发达、电子的信息化，图像识别的应用已经非常广泛，而主要的研究工作也包括各行各业，整理以下几点对其应用的广泛度进行说明： ⒈在生物学中，对生物的原型进行研究。从生物的脑细胞结构、物体解剖等其他科学研究的方向对生物的体系结构、神经结构、神经细胞组织等生物的原型结构及其功能机理进行研究，增强对生物学更加全面的理解。 ⒉在实际应用中，建立我们需要的理论模型。根据需要应用的信息在生物学中的应用，建立需要的生物原型，也可以建立类似神经元、神经网络这样不可见的理论模型，以便可以让其更加有效的应用在生活中。建立我们生活中不能直观表现的事物模型，以便我们可以更方便的、更直观的理解事物的本质。 ⒊在信息时代中，建立网络模型以及算法研究。就是通过上面所说的，建立相应的理论模型，在这个基础上加以理解，建立我们所需要的网络模型，实现计算机应用，主要应用在网络学习算法的研究，这方面的研究工作也被人们称为技术模型研究。 ⒋信息时代的发展，让我们在生活中有很多的应用，例如：完成某种函数图像的绘制以及对其变化的形式进行分析、对图片信号的处理、模式识别等功能，建立需要的应用系统、制造机器人等等。 通过上面的说明，也就是说从开始根据生物学原理的应用，直到建立需要的神经网络模型，最后应用到图像识别当中，可以看出其模型的建立是在生活中实例的基础上，其可靠性和准确性是显而易见的，这样就大大的增加了可信度，与此同时，也减少了工作中不必要的麻烦与困扰。而在网络信息发达的今天，人类在基本粒子、宇宙空间、生命起源等科学领域方面都已经显现出很高的兴趣度，而这其中难免会有图像提取后的处理工作，所以图像识别的应用就会越来越广泛。 2 BP神经网络的概述 反向传播(Back-Propagation，BP)学习算法简称BP算法，采用BP算法的前馈型神经网络简称BP网络。BP网络是多层感知器的一种，它具备多层感知器的特点，同时也有自己的特点。多层感知器包括输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层可以有多个，而我们BP网络中隐藏层只有一个，其简单构造如图所示： 图1 多层感知器结构图 而我们用到的BP网络中的具体信号流如图所示，它有一个反向传播的过程，这也是对传播进行调整，使精确度更高的一种办法。如图所示，其中有两种信号流通： 图2 多层感知器的信号流 第一：函数信号 简单来说就是信号进入输入层，然后通过隐藏层到达输入层，通过输出层输出所得值，就可以完成一个函数信号。 第二：误差信号 误差信号就是在逆向的传播的过程中传输的信号。其中，有两个重要参数。一个是函数信号即sigmoid函数，还有一个就是权值的梯度运算即梯度向量。(注：sigmoid函数、权重的修正函数，如图所示。) (1) (2) 通过对两个参数的调整，完成整个算法的应用。 3 手写体数字识别的实现过程 整体线路图 整体流程图如图3所示： 图像测试 损失函数的设计与应用 可视化测试数据 神经网络的设计与训练 sigmoid函数 图3 整体流程图 部分文件调用流程图如图4所示： sigmoid checkNNGradients nnCostFunction 第八部分：实现正规化 第八部分：训练NN fmincg nnCostFunction sigmoidGradient sigmoid nnCostFunction sigmoidGradient randInitializeWeights checkNNGradients debugInitializeWeights nnCostFunction computeNumericalGradient 第五部分：sigmoid函数 第六部分：初始化参数 第七部分：实现反向传播 第三部分：前馈网络 第四部分：前馈正规化 图4 整体流程图 算法流程
上一篇文章中的LeNet-5是第一个广为人知的经典CNN网络，但那是20年前提出的CNN网络，最成功的案例是解决了手写数字识别的问题，当时被广泛应用于邮局/银行的手写邮编/支票数字自动识别系统。但直到2012年之前，在这14年间，CNN网络在图像识别领域的地位逐渐被其他分类模型如SVM取代。其中主要的原因有（事后诸葛亮......）：
经过十几年的发展，以上制约CNN网络发展的主要限制因素一个个被解决，结果在2012年的ImageNet竞赛中，继LeNet-5之后的第二个经典CNN网络—AlexNet横空出世。以超出第二名10%以上的top-5准确率，勇夺ImageNet2012分类比赛的冠军，从此， 深度学习 重新回到人们的视野，并一发不可收拾。
下面从一些直观的数据比较1998年的LeNet-5和2012年的AlexNet的区别：
AlexNet网络结构如下图所示：
论文中由于使用了2块GPU，将网络结构布置成了上下两部分，看着很不方便，上图是在网上找的简易版本。
下面总结AlexNet的主要特点：
. 使引入Relu激活函数减轻深度网络难以训练的问题
关于CNN网络的激活函数的讨论，SigAI公众号这篇文章总结的挺好：
另外，下面这篇论文对深度网络难以训练的问题进行了分析：
之前的CNN网络，包括前面著名的LeNet-5，都使用tanh/Sigmoid作为激活函数，这类激活函数具有饱和性，在训练深层网络时会造成梯度消失问题，而AlexNet引入了非饱和的Relu激活函数，有效地缓解了梯度消失问题。
. 解决深度网络的过拟合问题
一方面，近几年来，人们越来越意识到构建庞大的数据集的重要性，于是出现了像ImageNet这样超过1500万张标注图片，2200多种类别的数据集，ILSVRC2012中，AlexNet使用了150万张图片的庞大训练集，使得拥有6000万个参数的AlexNet也没出现严重过拟合问题；
另外，AlexNet在训练时使用了数据增强（data augmentation）策略，相当于进一步扩大了训练数据集；
最后，AlexNet在全连接层部分引入了一个dropout层，同样能有效防止模型出现过拟合。
. 计算能力问题
尽管AlexNet的模型复杂度很大，但其利用了英伟达GPU强大的计算能力，在GPU面前，模型复杂度不是问题。
从模型的设计思路来看，其实AlexNet遵循了LeNet-5的思想，即使用交替的卷积层和池化层用于提取图像的高级语义特征，同时降低特征尺寸。然后使用全连接层/MLP作为分类层。
但是，在细节部分，ALexNet引入了很多新的元素，用于解决以上提到的CNN网络遇到的诸多问题，使得CNN网络开始重新散发光芒。
#include""intmain(){longnum;inti=1;printf("请输入数字：");scanf("%d",&num);while(num/10>0){num=num/10;i++;}printf("%d",i);return0;}你要的是种计算数字长度的吗？如果不是，给我百度里发消息。
前沿
人工智能的浪潮已经席卷全球，深度学习（Deep Learning）和人工智能（Artificial Intelligence, AI）等词汇也不断地充斥在我们身边。人工智能的发展是一个三起两落的变化，90年代期间，知识推理>神经网络>机器学习；2005年左右，机器学习>知识（语义网）>神经网络;而从2017年之后，基于深度学习的神经网络>知识（知识图谱）>机器学习。
卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）作为深度学习中的代表，最早的灵感是来源于1961年Hubel和Wiesel两位神经生物学家，在对猫视觉皮层细胞的实验中，发现大脑可视皮层是分层的（CNN中的分层网络结构与其如出一辙）。深度学习作为机器学习（ML）的一个子领域，由于计算机能力的提高和大量数据的可用性，得到了戏剧性的复苏。但是，深度学习是否能等同或代表人工智能，这一点笔者认为有待商榷，深度学习可以认为是目前人工智能发展阶段的重要技术。由于本文主要撰写关于深度学习的入门实战，关于细节概念不做深入研究，下面笔者从实际案例，介绍深度学习处理图像的大致流程。
目录：
以手写识别数字为例，作为深度学习的入门项目，本文以Keras深度学习库为基础。其中使用的tensorflow等模块需要提前配置好，同时注意模型，图片保存、载入的文件路径问题。在自己的计算机上运行时，需要创建或修改。下面的流程包括：使用Keras载入MNIST数据集，构建Lenet训练网络模型，使用Keras进行模型的保存、载入，使用Keras实现对手写数字数据集的训练和预测，最后画出误差迭代图。
手写数字数据集介绍：
手写数字识别几乎是深度学习的入门数据集了。在keras中内置了MNIST数据集，其中测试集包含60000条数据，验证集包含10000条数据，为单通道的灰度图片，每张图片的像素大小为28 28.一共包含10个类别，为数字0到9。
导入相关模块：
载入MNIST数据集
Keras可实现多种神经网络模型，并可以加载多种数据集来评价模型的效果，下面我们使用代码自动加载MNIST数据集。
显示MNIST训练数据集中的前面6张图片：
数据的预处理
首先，将数据转换为4维向量[samples][width][height][pixels]，以便于后面模型的输入
为了使模型训练效果更好，通常需要对图像进行归一化处理
最后，原始MNIST数据集的数据标签是0-9，通常要将其表示成one-hot向量。如训练数据标签为1，则将其转化为向量[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0]
模型的建立与计算
训练模型的参数设置：
本文使用Lenet网络架构，下面定义Lenet网络结构，若要更改网络结构，如用VGGNet，GoogleNet，Inception，ResNets或自己构建不同的网络结构，可以直接在这一块函数内进行修改。
再附上两个经典的模型：
VGG16:
GoogleNet：
设置优化方法，loss函数，并编译模型：
本文使用生成器以节约内存：
结果分析
作出训练阶段的损失、精确度迭代图，本文将epoch设置为10，已达到的准确率（代码、图像如下所示）。
公众号：帕帕 科技 喵
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转载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 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。 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 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。 数字图像预处理 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：绿：蓝：例如某像素点颜色对应的灰度值计算公式为:NewPixColor?(BYTE)(0299*Red?*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。 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。采用二值图像进行处理，能大大地提高处理效率。 二值化的关键在于阈值的选取，阈值的选取方法主要有三类：全局阈值法、局部阈值法、动态阈值法。全局阀值二值化方法是根据图像的直方图或灰度的空间分布确定一个阀值，并根据该阀值实现灰度图像到二值化图像的转化。全局阀值方法的优点在于算法简单，对于目标和背景明显分离、直方图分布呈双峰的图像效果良好，但对输入图像量化噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差，应用受到极大限制。局部阀值法则是由像素灰度值和像素周围点局部灰度特性来确定像素的阀值的。Bernsen算法是典型的局部阀值方法，非均匀光照条件等情况虽然影响整体图像的灰度分布却不影响局部的图像性质，局部阀值法也存在缺点和问题，如实现速度慢、不能保证字符笔划连通性、以及容易出现伪影现象等。动态阀值法的阀值选择不仅取决于该像素灰度值以及它周围像素的灰度值，而且还和该像素的坐标位置有关，由于充分考虑了每个像素邻域的特征，能更好的突出背景和目标的边界，使相距很近的两条线不会产生粘连现象。在图像分割二值化中，自动闽值选取问题是图像分割的关键所在。事实证明，闽值的选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。本文采用全局阈值的方法，实现将图像二值化的功能。如果某个像素的值大于等于阈值，该像素置为白色；否则置为黑色。系统程序目前仅支持8bpp灰度图像的转换，阈值介于0~255之间，程序中取220。 去离散噪声原始图像可能夹带了噪声，去噪声是图像处理中常用的手法。通常去噪用滤波的方法，比如中值滤波、均值滤波，本文中去除离散噪声点采用中值滤波的方法。中值滤波法是一种非线性平滑技术，它将每一象素点的灰度值设置为该点某邻域窗口内的所有象素点灰度值的中值，让周围的像素值接近的真实值，从而消除孤立的噪声点。 字符分割在识别时系统只能根据每个字符的特征来进行判断，为了最终能准确识别手写体数字，必须将单个字符从处理后的图像中逐个提取分离出来。具体做法是将图像中待识别的字符逐个分离出来并返回存放各个字符的位置信息的链表。当把图像分割完成后，从一定意义上来说便是形成了不同的小图，每一张小图就是一个数字，才能对这些小图进行尺寸大小一致的调整。 细化 图像特征提取特征提取是字符识别中的一个重要组成部分，是模式识别的核心之一。经过预处理后，根据识别方法的要求抽取图像特征，作为识别的依据。一般而言，选择的特征一方面要求能够足够代表这个图像模式，另一方面要求它们的数量尽可能少，这样能有效地进行分类和较小的计算量。特征提取的好坏会直接影响其识别的分类效果，进而影响识别率，因此特征选择是模式识别的关键。但是，目前还没有一个有效的、一般的抽取、选择特征的方法。抽取、选择特征的方法都是面对问题的，因此针对不同的识别问题往往有不止一种的抽取、选择特征的方法。
基于MATLAB的数字识别计算机与信息工程学院 本科生毕业论文 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 班 级： 13汉班 学 号： 姓 名： 江晓雪 指导教师： 李艳玲 2017 年 3 月 31 日 毕 业 论 文 目 录 1 绪论1 图像识别的提出1 图像识别的现状与发展趋势1 2 BP神经网络的概述2 3 手写体数字识别的实现过程4 整体线路图4 算法流程5 图像预处理10 结果分析10 4 结论11 参考文献12 全文共 13 页 4834 字 基于BP神经网络的手写数字识别算法的设计与实现 计算机与信息工程学院 2013级汉班 江晓雪 指导教师 李艳玲 副教授 摘要 本文实现了基于MATLAB关于神经网络的手写数字识别算法的设计过程，采用神经网络中反向传播神经网络(即BP神经网络)对手写数字的识别，由MATLAB对图片进行读入、灰度化以及二值化等处理，通过神经网络进行训练和测试。实验证明：该神经网络对手写数字的识别可以达到。 关键词 手写数字识别；BP神经网络；MATLAB语言 1 绪论 图像识别的提出 图像识别在信息技术发达的今天已经占据了很重要的地位，在我们实际生活中也有很多应用。所谓的图像识别，就是指通过计算机对图像进行相应的处理、分析，来达到识别不同模型的目标和任务的一种技术。对于它的提出，简单的来说，它的发展经历了三个阶段：第一个是文字识别 、第二个是数字图像处理与识别、第三个是物体识别。第一种相对来说比较简单，它的研究是从1950年开始的，一般情况是识别字母、符号和数字，无论是印刷体识别还是手写体识别，它的应用都非常广泛，但是也伴随着，这个识别的过程会更加的耗时、费力，无论是人力还是物力，都会有很大的损失；第二种就是我们所说的数字图像处理与识别，在图片的识别过程中，图片识别会有一定的误差，也会带来小小的麻烦；第三就是物体识别，而物体的识别主要指的是：在三维世界中，对于个体、环境的感知和认识进行识别，这不同于二维世界的认知，相对来说是更高级的计算机图像识别，它是以二维世界中对数字图像和模拟图像处理的办法为依据，进行更高一级的，并且结合了现代人工智能技术等学科的研究目标，研究成果已经被广泛的应用在各种工业探测机器人上，为人们的安全提供了很大的帮助。 图像识别的现状与发展趋势 随着网络的发达、电子的信息化，图像识别的应用已经非常广泛，而主要的研究工作也包括各行各业，整理以下几点对其应用的广泛度进行说明： ⒈在生物学中，对生物的原型进行研究。从生物的脑细胞结构、物体解剖等其他科学研究的方向对生物的体系结构、神经结构、神经细胞组织等生物的原型结构及其功能机理进行研究，增强对生物学更加全面的理解。 ⒉在实际应用中，建立我们需要的理论模型。根据需要应用的信息在生物学中的应用，建立需要的生物原型，也可以建立类似神经元、神经网络这样不可见的理论模型，以便可以让其更加有效的应用在生活中。建立我们生活中不能直观表现的事物模型，以便我们可以更方便的、更直观的理解事物的本质。 ⒊在信息时代中，建立网络模型以及算法研究。就是通过上面所说的，建立相应的理论模型，在这个基础上加以理解，建立我们所需要的网络模型，实现计算机应用，主要应用在网络学习算法的研究，这方面的研究工作也被人们称为技术模型研究。 ⒋信息时代的发展，让我们在生活中有很多的应用，例如：完成某种函数图像的绘制以及对其变化的形式进行分析、对图片信号的处理、模式识别等功能，建立需要的应用系统、制造机器人等等。 通过上面的说明，也就是说从开始根据生物学原理的应用，直到建立需要的神经网络模型，最后应用到图像识别当中，可以看出其模型的建立是在生活中实例的基础上，其可靠性和准确性是显而易见的，这样就大大的增加了可信度，与此同时，也减少了工作中不必要的麻烦与困扰。而在网络信息发达的今天，人类在基本粒子、宇宙空间、生命起源等科学领域方面都已经显现出很高的兴趣度，而这其中难免会有图像提取后的处理工作，所以图像识别的应用就会越来越广泛。 2 BP神经网络的概述 反向传播(Back-Propagation，BP)学习算法简称BP算法，采用BP算法的前馈型神经网络简称BP网络。BP网络是多层感知器的一种，它具备多层感知器的特点，同时也有自己的特点。多层感知器包括输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层可以有多个，而我们BP网络中隐藏层只有一个，其简单构造如图所示： 图1 多层感知器结构图 而我们用到的BP网络中的具体信号流如图所示，它有一个反向传播的过程，这也是对传播进行调整，使精确度更高的一种办法。如图所示，其中有两种信号流通： 图2 多层感知器的信号流 第一：函数信号 简单来说就是信号进入输入层，然后通过隐藏层到达输入层，通过输出层输出所得值，就可以完成一个函数信号。 第二：误差信号 误差信号就是在逆向的传播的过程中传输的信号。其中，有两个重要参数。一个是函数信号即sigmoid函数，还有一个就是权值的梯度运算即梯度向量。(注：sigmoid函数、权重的修正函数，如图所示。) (1) (2) 通过对两个参数的调整，完成整个算法的应用。 3 手写体数字识别的实现过程 整体线路图 整体流程图如图3所示： 图像测试 损失函数的设计与应用 可视化测试数据 神经网络的设计与训练 sigmoid函数 图3 整体流程图 部分文件调用流程图如图4所示： sigmoid checkNNGradients nnCostFunction 第八部分：实现正规化 第八部分：训练NN fmincg nnCostFunction sigmoidGradient sigmoid nnCostFunction sigmoidGradient randInitializeWeights checkNNGradients debugInitializeWeights nnCostFunction computeNumericalGradient 第五部分：sigmoid函数 第六部分：初始化参数 第七部分：实现反向传播 第三部分：前馈网络 第四部分：前馈正规化 图4 整体流程图 算法流程
你这问题属于数字图像中手写数字识别的实现的问题可以归类为数字图像处理（Digital Image Processing）我见到过很多文章介绍这个的有一篇标题叫做手写数字识别系统研究与实现的硕士论文你看看用的是BP算法