⛄一、Fisher分类手写数字识别简介

1引言
手写体数字识别在过去的几十年里一直是模式识别领域的研究热点,在手写较多的领域如邮政编码、统计报表、财务报表、支票的数字识别等方面有广泛应用.专家、学者提出了很多识别算法,但是很多只是停留在实验室中,由于书写风格的不同造成了各种字符变形,研究高性能的手写数字识别算法是一个有相当挑战性的课题.提取字符特征大体分两类:一是统计特征,通常包括点矩、特征区域等;二是结构特征,通常包括圈、端点、拐角点、笔画、轮廓等现有的识别方法很多,例如基于模板匹配或结构特征的方法、使用模糊推理的方法、基于矩和变换的方法、基于神经网络的方法等.

2 预处理及特征提取
为防止手写时(粘带等操作)出现离散的孤立点,笔者采用面积滤波法去除离散点.滤波算法描述如下:
[step 1] 循环:扫描整个书写区;
[step 2] 计算:根据8邻域像素点计算各连通区域的像素点数目, 作为面积值s;
[step 3] 判断:若面积值ss Threshold(指定阈值) , 则使用背景色重绘当前离散点区
[step 4] 继续:跳转到step 2;
[step 5] 输出:滤波处理完成后, 得到相对连通的数字图像.
对输入的手写图像进行上述处理后,得到了相对较为规整的数字图像,减少了干扰点源,为后续的特征提取工作做了较好的预处理.如图1为书写时获得的输入图像含噪声点的情况,通过面积滤波后得至到噪声点较少的图像2.

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