[發(fā)明專利]手寫數(shù)字的識別方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201810381801.5 | 申請日： | 2018-04-25 |
| 公開（公告）號： | CN108596185A | 公開（公告）日： | 2018-09-28 |
| 發(fā)明（設計）人： | 薛豪;張第;魏進武 | 申請（專利權）人： | 中國聯(lián)合網(wǎng)絡通信集團有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/34 | 分類號： | G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同立鈞成知識產(chǎn)權代理有限公司 11205 | 代理人： | 宋揚;劉芳 |
| 地址： | 100033 *** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 手寫數(shù)字 支持向量機模型 二值圖片 特征向量 原始圖片 矩陣化處理 準確度 人工識別 數(shù)字圖片 預設 | ||
1.一種手寫數(shù)字的識別方法，其特征在于，包括：
接收待識別手寫數(shù)字的原始圖片，對所述原始圖片進行二值處理，獲得所述待識別手寫數(shù)字的二值圖片；
對所述二值圖片進行矩陣化處理，獲得所述待識別數(shù)字圖片對應的特征向量；
利用預設的支持向量機模型對所述特征向量進行識別，獲得所述待識別手寫數(shù)字的識別結果。
2.根據(jù)權利要求1所述的手寫數(shù)字的識別方法，其特征在于，所述對所述原始圖片進行二值處理，獲得所述待識別手寫數(shù)字的二值圖片，包括：
對所述原始圖片進行二值處理，獲得寬度為M個像素、高度為N個像素的二值圖片；其中，所述M為正整數(shù)，所述N為正整數(shù)；
相應的，所述對所述二值圖片進行矩陣化處理，獲得所述待識別數(shù)字圖片對應的特征向量，包括：
對所述二值圖片中的各像素進行矩陣化處理，獲得像素矩陣；
根據(jù)預設的元素數(shù)量閾值和所述像素矩陣中各元素的元素值，對所述像素矩陣進行特征提取，獲得所述像素矩陣的一維特征向量。
3.根據(jù)權利要求2所述的手寫數(shù)字的識別方法，其特征在于，利用預設的支持向量機模型對所述特征向量進行識別，獲得所述待識別手寫數(shù)字的識別結果，包括：
根據(jù)預設的支持向量機模型確定與所述特征向量的相似度最高的數(shù)字類型，將所述相似度最高的數(shù)字類型為所述待識別手寫數(shù)字的識別結果。
4.根據(jù)權利要求1-3任一項所述的手寫數(shù)字的識別方法，其特征在于，所述接收待識別手寫數(shù)字的原始圖片之前，還包括：
接收手寫數(shù)字的訓練圖片集，所述訓練圖片集包括若干訓練圖片以及每個訓練圖片對應的數(shù)字類型；
利用所述訓練圖片集對待訓練的支持向量機模型進行訓練，獲得所述預設的支持向量機模型。
5.根據(jù)權利要求4所述的手寫數(shù)字的識別方法，其特征在于，所述利用所述訓練圖片集對待訓練的支持向量機模型進行訓練，獲得所述預設的支持向量機模型，包括：
選取一訓練圖片作為待訓練圖片；
對所述待訓練圖片依次進行二值處理和矩陣化處理，獲得所述待訓練圖片對應的特征向量；
根據(jù)所述待訓練圖片的特征向量與所述待訓練圖片的數(shù)字類型，調(diào)整所述待訓練的支持向量機模型的參數(shù)；
選取下一訓練圖片作為待訓練圖片，并重復所述對所述待訓練圖片依次進行二值處理和矩陣化處理的步驟，直至根據(jù)全部訓練圖片的特征向量與對應的數(shù)字類型完成對所述參數(shù)的調(diào)整；
根據(jù)所述全部訓練圖片的特征向量與對應的數(shù)字類型之間的映射關系，獲得所述預設的支持向量機模型。
6.一種手寫數(shù)字的識別裝置，其特征在于，包括：
通信模塊，用于接收待識別手寫數(shù)字的原始圖片；
處理模塊，用于對所述原始圖片進行二值處理，獲得所述待識別手寫數(shù)字的二值圖片；對所述二值圖片進行矩陣化處理，獲得所述待識別數(shù)字圖片對應的特征向量；
識別模塊，用于利用預設的支持向量機模型對所述特征向量進行識別，獲得所述待識別手寫數(shù)字的識別結果。
7.根據(jù)權利要求6所述的手寫數(shù)字的識別裝置，其特征在于，所述處理模塊具體用于：
對所述原始圖片進行二值處理，獲得寬度為M個像素、高度為N個像素的二值圖片；其中，所述M為正整數(shù)，所述N為正整數(shù)；
相應的，所述對所述二值圖片進行矩陣化處理，獲得所述待識別數(shù)字圖片對應的特征向量，包括：
對所述二值圖片中的各像素進行矩陣化處理，獲得像素矩陣；
根據(jù)預設的元素數(shù)量閾值和所述像素矩陣中各元素的元素值，對所述像素矩陣進行特征提取，獲得所述像素矩陣的一維特征向量。
8.根據(jù)權利要求7所述的手寫數(shù)字的識別裝置，其特征在于，識別模塊具體用于：
根據(jù)預設的支持向量機模型確定與所述特征向量的相似度最高的數(shù)字類型，將所述相似度最高的數(shù)字類型為所述待識別手寫數(shù)字的識別結果。
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