基于模板匹配法的聯機手寫數字識別課件

漢字識別技術的分類

漢字識別技術可分為印刷體漢字識別和手寫體漢字識別兩大類，后者又可分為聯機手寫漢字識別和脫機手寫漢字識別。

聯機手寫漢字識別是指將字符書寫在與計算機相連的書寫板上，由計算機根據字符的書寫軌跡進行實時識別；脫機手寫漢字識別是指將字符書寫或打印在紙張上，用掃描儀或其他光電轉換裝置將其轉換成電信號輸入到計算機中，再由機器進行識別。從識別的角度來看，手寫體識別難于印刷體識別，而脫機手寫識別又難于聯機手寫體識別。漢字識別技術的分類漢字識別技術可分為1基于模板匹配法

-----聯機手寫數字識別基于模板匹配法

-----聯機手寫數字識別2模式識別系統的基本構成：信息獲取預處理特征提取和選擇分類器設計分類決策模式識別系統的基本構成：信息獲取預處理特征提取和選擇分類器設3信息獲?。何覀冎饕捎靡粋€模擬的手寫板，通過用戶書寫數字，動態(tài)地獲取該數字從起始點到終止點的所有點的信息及其所有我們需要的關于該數字的信息。信息獲?。何覀冎饕捎靡粋€模擬的手寫板，通過用戶4難點及特征選?。簣D中，三個2的寫法各不相同，但是我們都能一下子識別出來為2，其原因在于這3個數字都依次包括了向右、向左下、向右的書寫習慣。同理，這3個4也都依次包括了向下、向右、最后向下的書寫習慣。因此，需要提取一個重要的基本特征就是書寫順序。首先，我們來看幾組圖片：難點及特征選?。簣D中，三個2的寫法各不相同，但是我們都能一下5難點及特征選取：我們再來看看這組圖片：雖然第二個2寫得有點不倫不類，但是我們還是能看出來是2，原因就在于首點和末點的距離相距明顯較大。第四組的兩個數字4和9很容易混淆，但是可以看出4的尾巴會比9的短得多。從上，我們可以看出首點到末點的距離以及末點到交點的距離也是一個重要特征。難點及特征選取：我們再來看看這組圖片：雖然第二個2寫得有點不6難點及特征選?。和瑫r，我們可以發(fā)現數字4，5書寫時，都是存在斷點的，數字0和8的終點和起點是連接在一起的，還有每個數字的節(jié)點的分支數，首點到交點的距離，尾點到交點的距離，首尾的距離......在每個數字之間都是存在差異的，這些都可以作為選取的特征。難點及特征選?。和瑫r，我們可以發(fā)現數字4，5書7預處理及模板建立：在方向上，為了量化特征，于是我們規(guī)定了如下四個方向：向上向下向左向右預處理及模板建立：在方向上，為了量化特征，于是我們規(guī)定了如下8預處理及模板建立：之所以每個方向包三個范圍，是為了避免一些小的擾動改變方向。但是，從上面的四個圖中，我們可以看到，在斜線上的4個方向，每一個都包含在兩個方向中，那么怎么來確定方向呢？于是，我們定義如下的規(guī)則：（1）考慮到我們書寫數字的習慣，對于每一個起點，選擇方向的順序依次是向右，向下，向左，向上（2）如果已經處在一個方向，那么對于緊接著的一個方向，應盡量保持和原來的方向一致，這樣方向在一個小的范圍內就不會受到影響，除非已經跳離了這個方向所在的范圍。然而，我們會遇到如下的問題。。。。預處理及模板建立：之所以每個方向包三個范圍9預處理及模板建立：如果滿足以上條件，則剔除點紅色線條為筆跡經過的點，本來途中畫黑點的位置都應該在路徑里，但考慮到為了不使方向變來變去，對于該圖處在這種拐角上的點，我們都給剔除，剔除的條件是：如圖：預處理及模板建立：如果滿足以上條件，則剔除點10特征選?。航涍^討論，我們選取了幾個比較典型的特征（1）數字的書寫順序（2）第一個筆畫的長度（3）最后一個方向的長度（4）是否存在斷點（5）起點到交點的距離（6）尾點到交點的距離而在程序中，用一個結構體來描述特征：typedefstructtezheng{ signedcharvalue;//數字值 signedcharVHDerection[15];//水平垂直特征 //向右-1向下--2向左--3向上-4 signedcharlenth1;//第一個筆劃長度 signedcharlenth;//最后一個方向的長度 signedchardecon;//有無斷點等于1有斷點 signedcharlenfirst;//起點到交點的距離 signedcharlenend;//尾點到交點的距離}TEZHENG;特征選?。航涍^討論，我們選取了幾個比較典型的特征而在程序中，11學習和判別過程：

學習過程：我們可以輸入很多的訓練樣本，保存這些樣本的特征成一個個的模板，同時對于模板中存在的樣本模板，我們將給出提示而不再存儲，從而減少了存儲空間。

判別過程：

采用模板匹配法。當輸入一個測試樣本時，我們先提取它的特征，然后從模板中查詢相同的特征，如果有，給出判斷結果；如果沒有，則提示無法判斷。從而我們可以得到較高判別結果。學習和判別過程：學習過程：12用戶學習判別判斷模板庫里是否有相同的模板模板庫已存在，反饋給用戶不存在，用戶輸入數字后存入該模板存在，識別該數字不存在，提示無法識別用戶學習判別判斷模板庫里是模板庫已存在，反饋給用戶不存在，用13Thanksforlistening!!!Thanksforlistening!!!14漢字識別技術的分類

漢字識別技術可分為印刷體漢字識別和手寫體漢字識別兩大類，后者又可分為聯機手寫漢字識別和脫機手寫漢字識別。

聯機手寫漢字識別是指將字符書寫在與計算機相連的書寫板上，由計算機根據字符的書寫軌跡進行實時識別；脫機手寫漢字識別是指將字符書寫或打印在紙張上，用掃描儀或其他光電轉換裝置將其轉換成電信號輸入到計算機中，再由機器進行識別。從識別的角度來看，手寫體識別難于印刷體識別，而脫機手寫識別又難于聯機手寫體識別。漢字識別技術的分類漢字識別技術可分為15基于模板匹配法

-----聯機手寫數字識別基于模板匹配法

-----聯機手寫數字識別16模式識別系統的基本構成：信息獲取預處理特征提取和選擇分類器設計分類決策模式識別系統的基本構成：信息獲取預處理特征提取和選擇分類器設17信息獲?。何覀冎饕捎靡粋€模擬的手寫板，通過用戶書寫數字，動態(tài)地獲取該數字從起始點到終止點的所有點的信息及其所有我們需要的關于該數字的信息。信息獲取：我們主要采用一個模擬的手寫板，通過用戶18難點及特征選?。簣D中，三個2的寫法各不相同，但是我們都能一下子識別出來為2，其原因在于這3個數字都依次包括了向右、向左下、向右的書寫習慣。同理，這3個4也都依次包括了向下、向右、最后向下的書寫習慣。因此，需要提取一個重要的基本特征就是書寫順序。首先，我們來看幾組圖片：難點及特征選取：圖中，三個2的寫法各不相同，但是我們都能一下19難點及特征選取：我們再來看看這組圖片：雖然第二個2寫得有點不倫不類，但是我們還是能看出來是2，原因就在于首點和末點的距離相距明顯較大。第四組的兩個數字4和9很容易混淆，但是可以看出4的尾巴會比9的短得多。從上，我們可以看出首點到末點的距離以及末點到交點的距離也是一個重要特征。難點及特征選?。何覀冊賮砜纯催@組圖片：雖然第二個2寫得有點不20難點及特征選?。和瑫r，我們可以發(fā)現數字4，5書寫時，都是存在斷點的，數字0和8的終點和起點是連接在一起的，還有每個數字的節(jié)點的分支數，首點到交點的距離，尾點到交點的距離，首尾的距離......在每個數字之間都是存在差異的，這些都可以作為選取的特征。難點及特征選?。和瑫r，我們可以發(fā)現數字4，5書21預處理及模板建立：在方向上，為了量化特征，于是我們規(guī)定了如下四個方向：向上向下向左向右預處理及模板建立：在方向上，為了量化特征，于是我們規(guī)定了如下22預處理及模板建立：之所以每個方向包三個范圍，是為了避免一些小的擾動改變方向。但是，從上面的四個圖中，我們可以看到，在斜線上的4個方向，每一個都包含在兩個方向中，那么怎么來確定方向呢？于是，我們定義如下的規(guī)則：（1）考慮到我們書寫數字的習慣，對于每一個起點，選擇方向的順序依次是向右，向下，向左，向上（2）如果已經處在一個方向，那么對于緊接著的一個方向，應盡量保持和原來的方向一致，這樣方向在一個小的范圍內就不會受到影響，除非已經跳離了這個方向所在的范圍。然而，我們會遇到如下的問題。。。。預處理及模板建立：之所以每個方向包三個范圍23預處理及模板建立：如果滿足以上條件，則剔除點紅色線條為筆跡經過的點，本來途中畫黑點的位置都應該在路徑里，但考慮到為了不使方向變來變去，對于該圖處在這種拐角上的點，我們都給剔除，剔除的條件是：如圖：預處理及模板建立：如果滿足以上條件，則剔除點24特征選?。航涍^討論，我們選取了幾個比較典型的特征（1）數字的書寫順序（2）第一個筆畫的長度（3）最后一個方向的長度（4）是否存在斷點（5）起點到交點的距離（6）尾點到交點的距離而在程序中，用一個結構體來描述特征：typedefstructtezheng{ signedcharvalue;//數字值 signedcharVHDerection[15];//水平垂直特征 //向右-1向下--2向左--3向上-4 signedcharlenth1;//第一個筆劃長度 signedcharlenth;//最后一個方向的長度 signedchardecon;//有無斷點等于1有斷點 signedcharlenfirst;//起點到交點的距離 signedcharlenend;//尾點到交點的距離}TEZHENG;特征選?。航涍^討論，我們選取了幾個比較典型的特征而在程序中，25學習和判別過程：

學習過程：我們可以輸入很多的訓練樣本，保存這些樣本的特征成一個個的模板，同時對于模板中存在的樣本模板，我們將給出提示而不再存儲，從而減少了存儲空間。

判別過程：

采用模板匹配法。當輸入一個測試樣本時，我們先提取