一种手写数字识别的方法、装置及相关组件制造方法及图纸

本申请公开了一种手写数字识别的方法，所述方法包括获取书写模板上第一预设区域内字体格式为液晶体数字的手写数字样本；其中，所述书写模板的第一预设区域内设有多个液晶体数字的轮廓线，以便用户根据所述轮廓线书写液晶体数字格式的数字；提取所述手写数字样本中每一手写数字的特征信息，并将所有所述特征信息与标准数字特征信息匹配得到匹配结果；根据所有所述匹配结果生成所述手写数字样本的识别结果。本方法能够提高手写体数字的识别准确率。本申请还公开了一种手写数字识别的系统、一种计算机可读存储介质及一种电子设备，具有以上有益效果。

A Handwritten Number Recognition Method, Device and Related Components

This application discloses a method for handwritten numeral recognition, which includes acquiring a handwritten numeral sample whose font format is liquid crystal numeral in the first preset area of the writing template, in which a contour line of a plurality of liquid crystal numerals is arranged in the first preset area of the writing template so that the user can write the numeral of liquid crystal numeral format according to the contour line, and extracting the hand. The feature information of each handwritten numeral in the written numeral sample is matched with the standard numeral feature information to obtain the matching result, and the recognition result of the handwritten numeral sample is generated based on all the matching results. This method can improve the recognition accuracy of handwritten numerals. The application also discloses a handwritten digital recognition system, a computer readable storage medium and an electronic device, which have the above beneficial effects.

【技术实现步骤摘要】
一种手写数字识别的方法、装置及相关组件
本申请涉及字符识别
，特别涉及一种手写数字识别的方法、装置、一种计算机可读存储介质及一种电子设备。
技术介绍
字符识别是模式识别的一个研究热点，手写数字识别技术作为其重要的研究分支，得到了广泛的关注与发展。手写数字识别是一种利用计算机以及一些识别设备自动辨认手写阿拉伯数字的技术。常见应用主要包括邮件自动分拣、财务报表、银行单据的检查和处理、数据录入等。这些任务一般都需要非常高的识别精确度和非常快的识别速度，然而，由于不同人的手写风格迥异，差距较大，因此手写体数字的格式难以规范，准确识别有较大的难度。近年来，深度学习技术的发展为解决手写体数字识别提供了新途径，现有技术基于神经网络的对手写体数字进行识别。深度学习基于一组算法，试图通过使用多个非线性信息处理阶段对数据建模进行更高层次的抽象，重点学习数据的表达。在深度学习环境中，基于表示学习的模式识别任务已经成功实现。由于数据的可用性和对分类任务的高准确性和良好泛化能力，神经网络已经成为解决问题的主要方法.CNN(ConvolutionalNeuralNetwork，卷积神经网络)在字符和数字识本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种手写数字识别的方法，其特征在于，包括：获取书写模板上第一预设区域内字体格式为液晶体数字的手写数字样本；其中，所述书写模板的第一预设区域内设有多个液晶体数字的轮廓线，以便用户根据所述轮廓线书写液晶体数字格式的数字；提取所述手写数字样本中每一手写数字的特征信息，并将所有所述特征信息与标准数字特征信息匹配得到匹配结果；根据所有所述匹配结果生成所述手写数字样本的识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种手写数字识别的方法，其特征在于，包括：获取书写模板上第一预设区域内字体格式为液晶体数字的手写数字样本；其中，所述书写模板的第一预设区域内设有多个液晶体数字的轮廓线，以便用户根据所述轮廓线书写液晶体数字格式的数字；提取所述手写数字样本中每一手写数字的特征信息，并将所有所述特征信息与标准数字特征信息匹配得到匹配结果；根据所有所述匹配结果生成所述手写数字样本的识别结果。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述书写模板包括第二预设区域，所述第二预设区域内设有字体格式为所述液晶体数字的标准数字样例。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，提取所述手写数字样本中每一手写数字的特征信息包括：通过每一液晶体数字笔画对应的检测窗口提取所述手写数字样本中每一手写数字的特征向量；其中，所述检测窗口位于每一所述液晶体数字笔画对应的轮廓线上且所述检测窗口的尺寸在预设尺寸范围内。4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述通过每一液晶体数字笔画对应的检测窗口提取所述手写数字样本中每一手写数字的特征向量，包括：通过每一液晶体数字笔画对应的检测窗口获取预设区域内多个位置的灰度值，并将所述灰度值最大的位置对应的检测窗口作为参考窗口；判断所述参考窗口对应的灰度值是否小于灰度阈值；若是，则判定所述参考窗口对应的液晶体数字笔画为有效笔画；若否，则判定所述参考窗口对应的液晶体数字笔画为无效笔画；根据所有所述有效笔画的分布状况生成每一所述手写数字的特征向量。5.根据权利要求3所述方法，其特征在于，将所有所述特征信息与标准数字特征信息匹配得到匹配结果，包括：基于贝叶斯分类器通过每一所述手写数字的特征向...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟宝江，丁娜，顾平，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32