手写体数字识别方法的应用及研究.pptx
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汇报人:目录PARTONEPARTTWO背景介绍识别方法的意义识别方法的实际应用识别方法的发展趋势PARTTHREE图像预处理特征提取分类器设计识别结果评估PARTFOUR基于模板匹配的方法基于深度学习的方法基于支持向量机的方法基于神经网络的方法PARTFIVE深度学习在手写体数字识别中的应用卷积神经网络在手写体数字识别中的研究进展循环神经网络在手写体数字识别中的研究进展生成对抗网络在手写体数字识别中的研究进展PARTSIX深度学习在手写体数字识别中的未来展望新型算法在手写体数字识别中的未来展望手写体数字
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手写体数字辨认办法研究与实现摘要引言手写体数字辨认是文字辨认中一种研究课题,是近年来研究热点,也是模式辨认领域中最成功应用之一。由于辨认类型较少,在实际生活中有深远应用需求,始终得到广泛注重。近年来随着计算机技术和数字图像解决技术飞速发展,数字辨认在电子商务、机器自动输入等场合已经获得成功实际应用。尽管人们对手写数字研究己从事了很长时间研究,并己获得了诸多成果,但到当前为止,机器辨认本领还无法与人认知能力相比,这仍是一种有难度开放问题,因此对手写数字辨认进一步研究,谋求如何更高效更精确更节能地实现手写数字
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基于BP神经网络的手写体数字的识别方法研究基于BP神经网络的手写体数字识别方法研究摘要:手写体数字识别一直是模式识别领域的研究热点,其应用范围广泛,包括银行支票识别、邮政编码识别等。本文针对手写体数字的识别问题,以BP神经网络为基础,提出了一种手写体数字识别方法。首先,对手写体数字进行图像预处理,包括二值化、去噪等;然后,构建BP神经网络模型,并采用反向传播算法进行训练;最后,对训练好的网络模型进行测试和评估。实验结果表明,所提出的方法在手写体数字识别方面具有较好的效果。1.引言手写体数字识别是模式识别领