【图像识别】手写文字识别研究（Matlab代码实现）

荧光Matlab

于 2025-07-27 13:19:48 发布

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文章标签： matlab 开发语言支持向量机

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Matlab88888/article/details/149689000

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

⛳️赠与读者

💥1 概述

一、引言

二、手写文字识别的历史与发展

三、手写文字识别的关键技术

四、手写文字识别的应用与挑战

五、手写文字识别的最新进展

六、未来展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

⛳️赠与读者

👨‍💻做科研，涉及到一个深在的思想系统，需要科研者逻辑缜密，踏实认真，但是不能只是努力，很多时候借力比努力更重要，然后还要有仰望星空的创新点和启发点。建议读者按目录次序逐一浏览，免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路，它不足为你揭示全部问题的答案，但若能解答你胸中升起的一朵朵疑云，也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致，万一它给你带来了一场精神世界的苦雨，那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“躺平”上的尘埃吧。

或许，雨过云收，神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎

💥1 概述

作为信息表达和交流的重要工具,文字被广泛地应用于人们的日常生活和工作中。同时,手写也是每个人在社会中赖以生存的技能。随着计算机的发展和普及,手写文字识别作为一种高级的人机交互方式在近几十年来引起了人们的广泛关注。虽然研究者们在手写识别领域已经取得了大量突破性的进展,但是基于深度学习的手写识别算法仍然有很大的改进空间,因此如何设计更为准确高效的手写识别算法是本文的核心研究内容。另外,随着传感技术的发展,一种新型人机交互方式下的空中手写被提出,即用户可以直接使用手或手指在三维空间中自由地书写。然而,目前的空中手写识别研究仍然处于起步阶段,特别是针对空中手写中文文本识别的研究还处于一片空白。因此,空中手写识别也是本文的主要研究目标之一。

一、引言

手写文字识别（Handwritten Text Recognition, HTR）是计算机视觉和人工智能领域的一个重要研究方向。它旨在将手写文字图像转化为计算机可编辑和理解的文本信息。随着数字化时代的到来，手写文字识别技术在教育、金融、医疗、文物保护等多个领域展现出了广泛的应用前景。

二、手写文字识别的历史与发展

手写文字识别的研究可以追溯到上世纪60年代，但早期的技术主要集中在印刷体字符的识别上。手写文字的识别由于其多样性和复杂性，进展相对缓慢。进入21世纪，随着深度学习等AI技术的快速发展，手写文字识别技术取得了显著突破。特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法的应用，极大地提高了手写文字的识别准确率。

三、手写文字识别的关键技术

图像预处理：
- 灰度化：将彩色图像转化为灰度图像，简化后续处理的复杂度。
- 二值化：将灰度图像转化为二值图像，将字迹与背景进行二值分割。
- 降噪：通过滤波算法去除图像中的噪声，提升后续处理的准确性。
特征提取：
- 形态学特征：基于字形的几何形状进行分析。
- 统计特征：基于字笔画的统计规律进行分析。
- 结构特征：基于字的组成结构进行分析。
模式识别与分类：
- 支持向量机（SVM）、最邻近算法（KNN）、随机森林等传统分类方法。
- 卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法，特别是CNN在图像识别领域的良好表现，使其成为手写文字识别的主流方法。

四、手写文字识别的应用与挑战

应用：
- 教育领域：用于学生的笔迹分析和评估，帮助教师和家长更好地了解学生的书写能力和发展情况。
- 文物保护和文献研究领域：用于古籍文献的整理和研究，促进历史文化的传承和研究。
- 金融、医疗等领域：用于表单填写、病历记录等自动化处理。
挑战：
- 书写质量的多样性：字迹清晰度、规整度等书写质量对识别准确率具有显著影响。
- 书写风格的差异：每个人的书写风格都不同，一些特殊的书写风格（如连笔字、艺术字）可能给识别带来困难。
- 光照条件和背景噪声：在光照不均或背景复杂的情况下，识别效果可能会下降。

五、手写文字识别的最新进展

近年来，手写文字识别技术取得了显著进展，特别是在深度学习算法的应用上。除了CNN和RNN外，还有生成对抗网络（GAN）、自编码器等深度学习技术的融合应用，进一步提高了手写文字识别的准确率和鲁棒性。同时，随着大数据和云计算技术的广泛应用，手写文字识别技术能够支持多种语言，并在复杂场景下进行有效识别。

六、未来展望

未来，手写文字识别技术将继续在算法优化、模型训练、应用场景拓展等方面取得进展。特别是随着人工智能技术的不断发展，手写文字识别技术将更加智能化，能够自动识别、分类和提取文本信息。同时，结合自然语言处理、图像识别等技术，实现对于文字、图像、语音等多模态信息的综合处理，为社会的数字化转型和智能化进程提供有力支持。

📚2 运行结果

部分代码：

close all
clear
clc
% It allows to access file from another folder in the same directory
addpath(genpath('emnist'));
% Here emnist-balanced-train dataset is read
tr = csvread('emnist-balanced-train.csv', 1, 0);                  % read train.csv
n = size(tr, 1);                    % number of samples in the dataset
targets  = tr(:,1);                 % 1st column is |label|
targets(targets == 0) = 10;         % use '10' to present '0'
targetsd = dummyvar(targets);       % convert label into a dummy variable
inputs = tr(:,2:end);               % the rest of columns are predictors

inputs = inputs';                   % transpose input
targets = targets';                 % transpose target
targetsd = targetsd';               % transpose dummy variable

close all
clear
clc
% It allows to access file from another folder in the same directory
addpath(genpath('emnist'));
% Here emnist-balanced-train dataset is read
tr = csvread('emnist-balanced-train.csv', 1, 0); % read train.csv
n = size(tr, 1); % number of samples in the dataset
targets = tr(:,1); % 1st column is |label|
targets(targets == 0) = 10; % use '10' to present '0'
targetsd = dummyvar(targets); % convert label into a dummy variable
inputs = tr(:,2:end); % the rest of columns are predictors

inputs = inputs'; % transpose input
targets = targets'; % transpose target
targetsd = targetsd'; % transpose dummy variable

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。(文章内容仅供参考，具体效果以运行结果为准)

[1]甘吉. 手写文字识别及相关问题算法研究[D].中国科学院大学(中国科学院计算机科学与技术学院),2021.

🌈4 Matlab代码实现

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