[發(fā)明專利]手寫數(shù)字的識(shí)別方法及裝置

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810381801.5
• 申請(qǐng)日: 2018-04-25
• 公開（公告）號(hào): CN108596185A
• 公開（公告）日: 2018-09-28
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 薛豪;張第;魏進(jìn)武
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 中國(guó)聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)通信集團(tuán)有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/34
• 分類號(hào): G06K9/34;G06K9/62
• 代理公司: 北京同立鈞成知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205
• 代理人: 宋揚(yáng);劉芳

本發(fā)明提供的手寫數(shù)字的識(shí)別方法及裝置，通過(guò)采用接收待識(shí)別手寫數(shù)字的原始圖片，對(duì)所述原始圖片進(jìn)行二值處理，獲得所述待識(shí)別手寫數(shù)字的二值圖片；對(duì)所述二值圖片進(jìn)行矩陣化處理，獲得所述待識(shí)別數(shù)字圖片對(duì)應(yīng)的特征向量；利用預(yù)設(shè)的支持向量機(jī)模型對(duì)所述特征向量進(jìn)行識(shí)別，獲得所述待識(shí)別手寫數(shù)字的識(shí)別結(jié)果的方式，從而利用支持向量機(jī)模型對(duì)手寫數(shù)字進(jìn)行識(shí)別，以避免現(xiàn)有的采用人工識(shí)別的方式而帶來(lái)的識(shí)別效率低以及識(shí)別準(zhǔn)確度低的問(wèn)題。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)技術(shù)，尤其涉及一種手寫數(shù)字的識(shí)別方法及裝置。

背景技術(shù)

手寫數(shù)字廣泛存在于銀行支票信息、信封郵政編碼信息、海關(guān)等場(chǎng)景中。在現(xiàn)有技術(shù)中，是利用人工對(duì)這些手寫數(shù)字進(jìn)行識(shí)別的，即通過(guò)人工經(jīng)驗(yàn)觀察得到手寫數(shù)字所對(duì)應(yīng)的信息，以便進(jìn)行隨后的錄入或轉(zhuǎn)發(fā)等處理。

但是隨著信息技術(shù)的發(fā)展，這樣的識(shí)別方式顯然不能滿足大數(shù)據(jù)時(shí)代的需要。每個(gè)人對(duì)手寫數(shù)字的敏感程度的不同，而人工識(shí)別的主觀性較強(qiáng)，不同的人識(shí)別相同的手寫數(shù)字可能會(huì)得到不同的結(jié)果，識(shí)別準(zhǔn)確率受到影響。

發(fā)明內(nèi)容

為了解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的對(duì)手寫數(shù)字采用人工識(shí)別而導(dǎo)致的識(shí)別準(zhǔn)確率低的問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種手寫數(shù)字的識(shí)別方法及裝置。

一方面，本發(fā)明提供了一種手寫數(shù)字的識(shí)別方法，包括：

接收待識(shí)別手寫數(shù)字的原始圖片，對(duì)所述原始圖片進(jìn)行二值處理，獲得所述待識(shí)別手寫數(shù)字的二值圖片；

對(duì)所述二值圖片進(jìn)行矩陣化處理，獲得所述待識(shí)別數(shù)字圖片對(duì)應(yīng)的特征向量；

利用預(yù)設(shè)的支持向量機(jī)模型對(duì)所述特征向量進(jìn)行識(shí)別，獲得所述待識(shí)別手寫數(shù)字的識(shí)別結(jié)果。

在其中一種可選的實(shí)施方式中，所述對(duì)所述原始圖片進(jìn)行二值處理，獲得所述待識(shí)別手寫數(shù)字的二值圖片，包括：

對(duì)所述原始圖片進(jìn)行二值處理，獲得寬度為M個(gè)像素、高度為N個(gè)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(yīng)的，所述對(duì)所述二值圖片進(jìn)行矩陣化處理，獲得所述待識(shí)別數(shù)字圖片對(duì)應(yīng)的特征向量，包括：

對(duì)所述二值圖片中的各像素進(jìn)行矩陣化處理，獲得像素矩陣；

根據(jù)預(yù)設(shè)的元素?cái)?shù)量閾值和所述像素矩陣中各元素的元素值，對(duì)所述像素矩陣進(jìn)行特征提取，獲得所述像素矩陣的一維特征向量。

在其中一種可選的實(shí)施方式中，所述利用預(yù)設(shè)的支持向量機(jī)模型對(duì)所述特征向量進(jìn)行識(shí)別，獲得所述待識(shí)別手寫數(shù)字的識(shí)別結(jié)果，包括：

根據(jù)預(yù)設(shè)的支持向量機(jī)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(shí)別手寫數(shù)字的識(shí)別結(jié)果。

在其中一種可選的實(shí)施方式中，所述接收待識(shí)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(xùn)練圖片集，所述訓(xùn)練圖片集包括若干訓(xùn)練圖片以及每個(gè)訓(xùn)練圖片對(duì)應(yīng)的數(shù)字類型；

利用所述訓(xùn)練圖片集對(duì)待訓(xùn)練的支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所述預(yù)設(shè)的支持向量機(jī)模型。

在其中一種可選的實(shí)施方式中，所述利用所述訓(xùn)練圖片集對(duì)待訓(xùn)練的支持向量機(jī)模型進(jìn)行訓(xùn)練，獲得所述預(yù)設(shè)的支持向量機(jī)模型，包括：

選取一訓(xùn)練圖片作為待訓(xùn)練圖片；

對(duì)所述待訓(xùn)練圖片依次進(jìn)行二值處理和矩陣化處理，獲得所述待訓(xùn)練圖片對(duì)應(yīng)的特征向量；

根據(jù)所述待訓(xùn)練圖片的特征向量與所述待訓(xùn)練圖片的數(shù)字類型，調(diào)整所述待訓(xùn)練的支持向量機(jī)模型的參數(shù)；