【摘 要】
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目前,手写数字识别技术被广泛的应用于许多领域,银行票据的自动识别就是其中一个重要的课题,而如何用计算机准确的识别金额数字和用户的身份证数码是其中关键部分.本文提出了
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目前,手写数字识别技术被广泛的应用于许多领域,银行票据的自动识别就是其中一个重要的课题,而如何用计算机准确的识别金额数字和用户的身份证数码是其中关键部分.本文提出了针对银行票据中手写数字的识别算法,首先在不改变拓扑特征的前提下对待识别图象进行细致的多步处理,其中二维阈值加权最大熵法和改进的遗传算法结合用于二值化(二维阈值加权最大熵是对已有的二维阈值最大熵进行改进而得)、DDA算法(生成直线)用于解决因图象处理造成的断笔问题等方法是较有新意的地方.在BP遗传神经网中,用改进的遗传算法得到最佳的神经网络初始权值,然后用多网络组合法对手写数字进行识别.由于手写数字的复杂性,选择单一的网络将使得网络结构非常复杂,势必影响识别率和收敛速度.本文选取了四种不同的特征分别作为各网络的输入,并对这四个网络的输出值进行加权组合,权值由各网络对于相同样本识别率的不同而定.对于灰度特征神经网络,将灰度特征输入网络前,先把输入数据进行二维离散余弦变换和Z字型扫描,以消除因二值化带来的数据冗余.本文用几个不同的网络对手写数字进行识别效果比对,实验结果证明本文基于遗传优化的神经网络的方法是一个较为有效的银行票据手写数字识别算法.
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