一种手写数字识别方法、装置、设备及可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种手写数字识别方法，该方法包括以下步骤：获取目标手写数字的图像特征，并对图像特征进行重采样，获得目标手写数字的目标数字特征；利用预设数字特征与手写训练特征子集对应关系表，确定与目标数字特征对应的目标特征子集；将目标特征子集和目标数字特征输入到分类器中进行分类预测识别，获得目标手写数字的识别结果。可降低与目标数字特征无关的其他样本集对目标手写数字的识别带来的干扰，可以提高对手写数字的识别精度。本发明专利技术还公开了一种手写数字识别装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种手写数字识别方法、装置、设备及可读存储介质
本专利技术涉及智能识别
，特别是涉及一种手写数字识别方法、装置、设备及可读存储介质。
技术介绍
手写数字识别技术有着广泛的应用，可以应用于邮政编码、电话号码、财务报表、银行票据等许多数据信息场景中。通过识别手写数据实现数据的自动录入，极大地降低人类劳动成本，推动了手写数字识别技术的快速发展。但在手写数字技术的发展中，也存在诸多需要解决的难题。例如：手写数字的不规范性和数字形态的复杂性。数字的笔画虽然简单，但由于不同的人有不同的写字习惯，所写的数字风格差别较大。对于同一数字，可能出现多种不同的形态。与印刷体数字相比，手写体数字增加了数字识别技术的难度。在实际应用中，数字识别经常涉及到财务、金融等领域，准确率的重要程度不言而喻。综上所述，如何有效地解决提高手写数字识别精度等问题，是目前本领域技术人员急需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种手写数字识别方法、装置、设备及可读存储介质，以提高手写数字识别精度。为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种手写数字识别方法，包括：获取目标手写数字的图像特征，并对所述图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种手写数字识别方法，其特征在于，包括：获取目标手写数字的图像特征，并对所述图像特征进行重采样，获得所述目标手写数字的目标数字特征；利用预设数字特征与手写训练特征子集对应关系表，确定与所述目标数字特征对应的目标特征子集；将所述目标特征子集和所述目标数字特征输入到分类器中进行分类预测识别，获得所述目标手写数字的识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种手写数字识别方法，其特征在于，包括：获取目标手写数字的图像特征，并对所述图像特征进行重采样，获得所述目标手写数字的目标数字特征；利用预设数字特征与手写训练特征子集对应关系表，确定与所述目标数字特征对应的目标特征子集；将所述目标特征子集和所述目标数字特征输入到分类器中进行分类预测识别，获得所述目标手写数字的识别结果。2.根据权利要求1所述的手写数字识别方法，其特征在于，在所述利用预设数字特征与手写训练特征子集对应关系表，确定与所述目标数字特征对应的目标特征子集之前，还包括：获取手写数字训练样本集；其中，所述手写数字训练样本集包括有标签样本集和无标签样本集；在所述手写数字训练样本集中筛选出各个数字特征分别对应的特征子集。3.根据权利要求2所述的手写数字识别方法，其特征在于，在所述手写数字训练样本集中筛选出各个数字特征分别对应的特征子集，包括：利用最近邻分类器并结合所述有标签样本集，获得所述无标签样本集中的各个样本对应的预估标签；利用各个所述预估标签，计算所述无标签样本集中各个样本的预估间隔；利用各个所述预估间隔以及所述有标签样本集中各个样本的间隔，计算每个样本的特征权重；将所述特征权重递减排序，利用分类器选出各个数字特征分别对应的特征子集。4.根据权利要求3所述的手写数字识别方法，其特征在于，所述利用各个所述预估间隔，计算各个样本的特征权重，包括：利用计算特征权重；其中，ρl为有标签样本xl在权重空间的间隔，ρu为无标签样本xu在所述权重空间的间隔，w(t)为特征权重，α和β为正则化参数；若||w(t)-w(t-1)||＞θ且t≤T，令t＝t+1，并重复执行所述利用各个所述预估间隔以及所述有标签样本集中各个样本的间隔，计算每个样本的特征权重；其中，θ为停止准则，T为最大迭代次数；否则...

【专利技术属性】
技术研发人员：张莉，唐白鸽，王邦军，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32