改进的脱机手写数字识别预处理技术及应用

"这篇论文探讨了脱机手写数字识别的预处理技术，旨在提高识别准确性和推广到实际应用。作者李涟凤、刘映杰等人提出了一种改进的预处理方法，包括区域连通处理和倾斜校正，通过MNIST数据库的样本在支持向量机（SVM）下进行验证，证实了该方法的有效性。 1. 引言 手写数字识别是OCR技术的重要部分，特别关注脱机手写数字识别，因为它在实际应用如邮政编码、财务报表和银行票据中有广泛需求。然而，由于书写者的个体差异和环境因素，数字图像可能会出现笔画粗细不均、大小不一、倾斜扭曲等问题，这对手写数字的正确识别构成挑战。因此，预处理成为关键步骤，可以减少噪声，增强图像的可读性。 2. 预处理过程 预处理主要包括以下步骤： - 图像提取：将手写数字图像输入到计算机中。 - 平滑去噪：使用二维中值滤波器消除噪声，平滑边缘。 - 二值化：将图像转化为黑白两色调，便于后续处理。 - 归一化：调整图像尺寸，使其符合统一标准，便于比较。 - 细化：减小图像细节，使线条更清晰。 3. 改进的预处理方法 在传统预处理基础上，论文提出了加入区域连通处理和倾斜校正两个环节： - 区域连通处理：帮助连接断开的笔画，增强数字的整体结构。 - 倾斜校正：纠正图像的倾斜，确保数字直立，提高后续特征提取的准确性。 4. 实验与验证 论文使用MNIST数据库，这是一个广泛用于手写数字识别的基准数据集，包含大量手写数字样本。通过支持向量机（SVM）算法在LIBSVM软件上进行验证，实验结果证明了所提方法能显著提升预处理效果，为特征提取和数字识别提供更好的基础。 5. 结论 本文提出的预处理方法对脱机手写数字识别的性能有显著提升，为后续的特征提取和识别提供了更加可靠和标准化的图像。这一研究对于进一步提高手写数字识别系统的准确性和实用性具有重要意义。 关键词：手写数字；预处理；区域连通；倾斜校正；MNIST数据库；支持向量机；LIBSVM 中图法分类号：TP391.4"