發(fā)布時間：2018-05-10 06:41

  本文選題：手寫數字識別 + 特征提取�。� 參考：《青島大學》2017年碩士論文

【摘要】：手寫數字識別是模式識別和圖像處理領域一個重要的研究方向,雖然數字的種類只有十種,筆畫也特別簡單,但由于書寫習慣的不同,字形的隨意性很大,使得手寫數字識別一直達不到理想的結果。手寫數字識別系統(tǒng)設計包含識別器(分類器)設計和使用識別器(分類器)方法。王守覺院士提出的優(yōu)先度排序神經網絡是目前有可控拒識功能且識別率較高的識別器。本文借鑒王守覺院士提出的優(yōu)先度排序神經網絡思想,著重設計了一種基于優(yōu)先度排序神經網絡的手寫數字識別器。在該識別器的設計過程中,一方面通過對樣本加不同噪聲、做不同的6種線性變換、7種Lie導數變換把MNIST數據庫擴充為600000個訓練樣本、100000個測試樣本的樣本庫。豐富了MNIST數據庫,為設計高識別率手寫數字分類器奠定了基礎。另一方面,細化和優(yōu)化了王守覺院士提出的優(yōu)先度排序神經網絡設計算法,改進了王守覺院士提出的優(yōu)先度排序神經網絡。用擴充MNIST數據庫對多種識別器進行了實驗。實驗表明,優(yōu)化的基于優(yōu)先度排序神經網絡的手寫數字識別器的識別率明顯高于傳統(tǒng)的BP網絡的識別率,也高于王守覺院士提出的優(yōu)先度排序神經網絡的識別率。
[Abstract]:Handwritten numeral recognition is an important research direction in the field of pattern recognition and image processing. Although there are only ten kinds of numbers and strokes are especially simple, due to the different writing habits, the character is very random. So that handwritten numeral recognition has been unable to achieve the desired results. The design of handwritten numeral recognition system includes the design of recognizer (classifier) and the use of recognizer (classifier) method. Academician Wang Shoujue's priority ranking neural network is a recognizer with controllable rejection function and high recognition rate. Based on the thought of priority ranking neural network proposed by academician Wang Shoujue, a handwritten numeral recognizer based on priority ranking neural network is designed in this paper. In the design of the recognizer, on the one hand, by adding different noises to the samples, 6 different linear transformations and 7 kinds of Lie derivative transformations are made to expand the MNIST database into a sample base of 600000 training samples and 100, 000 test samples. It enriches the MNIST database and lays a foundation for the design of handwritten number classifier with high recognition rate. On the other hand, it refines and optimizes the priority ranking neural network design algorithm proposed by academician Wang Shoujue, and improves the priority ranking neural network proposed by academician Wang Shoujue. Experiments on various recognizers are carried out with extended MNIST database. The experimental results show that the recognition rate of the optimized handwritten digital recognizer based on priority ranking neural network is obviously higher than that of the traditional BP neural network and the recognition rate of the priority ranking neural network proposed by academician Wang Shoujue.
【學位授予單位】：青島大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP183

【參考文獻】

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本文編號：1868233