基于神经网络与特征融合的手写体数字识别性能提升

本文档深入探讨了人工智能在手写体数字识别技术中的应用，以武汉科技大学硕士研究生袁氢的研究成果为例。论文标题《人工智能-基于特征融合与神经网络的手写体数字识别技术研究》聚焦于解决手写体数字识别这一实际问题，它在邮政编码、财务报表等领域具有重要价值，对识别准确性和效率有极高的要求。 首先，作者概述了手写体数字识别的背景和当前的研究状况，强调了其在金融和会计领域的高精度需求。手写体数字识别分为联机识别和脱机识别，而脱机识别因其缺乏动态信息，识别难度较大，成为研究的重点。 第二章详细介绍了手写体数字识别的预处理步骤，包括图像平滑滤波、二值化、细化以及尺寸规范化，这些预处理技术旨在提高图像质量和减少噪声，为后续特征提取做准备。 第三章着重于手写体数字特征的选择和提取，这里提到的方法包括统计特征（如灰度共生矩阵、霍夫关键点）和结构特征（如边缘检测、轮廓分析），这些都是识别过程中关键的数据表示形式。 第四章深入讲解了BP神经网络，这是一种深度学习模型，它在手写体数字识别中的应用体现了其强大的非线性建模能力。作者解释了BP神经网络的工作原理和算法，并指出了其在处理复杂手写字符识别问题上的优势，尤其是对于特征融合的适用性。 本文的核心创新在于提出了一种基于特征融合与神经网络的手写体数字识别方法。这种方法综合运用粗网格特征、交截特征和骨架结构特征，将这些互补性的特征信息集成到一个特征向量中，然后通过三层BP神经网络进行融合分类。实验结果显示，这种融合策略显著提高了识别的可靠性，达到96.5%的高识别率，同时减少了所需特征的数量，提高了系统的效率。 论文的关键词包括“手写体数字识别”、“BP神经网络”和“特征融合”，突出了研究的核心技术路径。整个研究为提高手写体数字识别系统的性能和实用性提供了新的视角和方法，对于推动人工智能在文档自动化处理和金融科技领域的应用具有重要意义。