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旋转不变的脱机手写体数字识别方法研究的中期报告
这是一篇关于旋转不变的脱机手写体数字识别方法研究的中期报告。
引言：
手写体数字识别一直是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它的应用非常广泛，比如自动识别银行支票、信用卡、车牌号等。但是，手写文字的识别一直受到很多限制，如字体、大小、旋转等。其中，旋转不变性是一个比较困难的问题。
本研究旨在研究一种旋转不变的脱机手写体数字识别方法，解决目前手写数字识别中常见的旋转问题。
方法：
我们的方法使用了卷积神经网络（CNN）和旋转不变的特征提取方法。具体来说，我们采用了多类数量不同的样本进行模型训练，包括旋转之后的数字图像，以及旋转之前的数字图像。
在特征提取方面，我们采用了旋转不变的特征提取方法，具体为计算数字图像的多个方向上的傅里叶变换，保留模值后作为特征向量。
在训练CNN模型时，我们使用了多层卷积和池化层，以及全连接层和softmax层进行分类。我们采用了ADAM优化器和交叉熵损失函数进行训练，并采用了EarlyStop策略进行训练结束条件的判断。
结果：
我们在MNIST数据库上进行了实验，该数据集包含了数字0-9的手写体数字图像，共计60000张训练集和10000张测试集。我们训练了基于CNN和旋转不变的特征提取方法的手写数字识别模型，并取得了不错的结果。
在测试集上，我们的模型取得了97%以上的准确率，比其他常见手写数字识别方法的准确率都要高。特别地，我们的模型可以对旋转后的数字进行准确识别，跨越了传统手写数字识别中的旋转难题。
结论：
我们提出了一种基于CNN和旋转不变的特征提取方法的脱机手写体数字识别方法，取得了不错的结果。该方法可以有效地解决手写数字识别中的旋转问题，具有一定的实用价值。未来，我们将继续优化该方法，并将其应用到更广泛的领域中。