手写体数字识别系统：形体特征与高识别率

"本文主要介绍了一种基于形体特征的手写体数字识别系统，该系统通过一系列算法提高了识别准确率，达到了95.5%。系统主要包括字符读入、预处理、特征提取、字符识别和输出显示五个模块。在预处理阶段，采用了二次毛刺去除法等创新方法，然后通过骨架搜索、模板匹配等技术提取字符特征，最终通过特征匹配实现字符识别。" 在现代信息技术中，手写体数字识别技术是一项重要的应用，尤其在自动数据输入、智能设备交互等领域具有广泛需求。本文针对这一主题，深入探讨了如何构建一个有效的离线手写体数字识别系统。首先，引言部分强调了随着计算机硬件的快速发展，尽管计算能力增强，但数据处理速度的提升仍受到信息采集速度的限制。因此，研究手写体数字识别技术，以提高信息录入效率，具有实际意义。 文章详细介绍了该系统的设计与实现，其软件架构包括五个关键模块。字符读入模块负责获取图像，预处理模块则对图像进行优化，去除噪声，转化为适合特征提取的二值图像。预处理阶段提出的二次毛刺去除法能有效地减少图像中的细节噪声，提高后续处理的准确性。此外，分方位毛刺去除法进一步提升了预处理效果。 接下来是特征提取，系统运用骨架搜索法来检测字符的孔洞特征，这对于识别含有空洞结构的数字至关重要。同时，结合模板匹配和骨架搜索技术，可以精确地定位字符的端点，这对于识别数字形状的变化至关重要。此外，通过模板匹配法，系统能够提取出字符的横线和竖线特征，这些特征是数字形状的基础元素。 最后，特征匹配模块根据提取的特征对字符进行识别，这是整个系统的核心，确保了高识别率。实验结果表明，基于形体特征的识别方法能够全面反映手写体数字的各种特征，总体识别率达到95.5%，证明了该系统的有效性和实用性。 本文提出的基于形体特征的手写体数字识别系统通过创新的预处理方法和特征提取策略，实现了高效、准确的识别，为手写数字的自动化处理提供了可靠的技术支持，具有广阔的应用前景。