15、基于顺序深度学习模型的OCR手写数字识别

基于顺序深度学习模型的OCR手写数字识别

1. 引言

在当今科技领域，精准性已成为医疗诊断和技术发展的常态。手写数字识别作为一项关键技术，指的是机器能够以极高的精度识别人类手写数字，并将其分类为0 - 9这10个数字。这项技术在深度学习和计算机视觉领域具有重要的研究价值，因为它可以减少金融机构和其他企业在数学计算上花费的时间。同时，它在历史文献保存和图书馆档案自动化等领域也有广泛的应用。

光学字符识别（OCR）是目前从数字照片中解读印刷或手写文本的先进方法。OCR系统结合了计算机硬件和软件，能够将文档转换为计算机可理解的文本。软件通常负责高级处理，而硬件则用于复制文本和使用光学扫描仪或专用电路板读取文本。通过在软件中编程人工智能（AI），可以改进智能字符识别（ICR）方法，如语言或手写识别。

2. 相关工作

为了开发手写数字识别系统，研究人员采用了多种深度学习网络：
- CNN分类器 ：在MNIST数据集上进行训练，该数据集包含超过70,000个手写图像示例。与传统神经网络相比，CNN分类器具有更高的计算效率和执行能力。在预处理阶段，需要导入照片、调整大小和颜色、创建数据的可视化表示，并将类别转换为数字。在卷积层中使用简单的激活函数来获取图像的输入特征，最后由CNN模型进行手写数字的识别和预测。
- 六步机器学习方法 ：第一步是图像捕获，使用包含文档扫描形式的训练数据集获取图像。第二步是预处理，主要进行降噪、倾斜校正、归一化和二值化。第三步是分割，使用投影方法将实体分解为更小的部分。第四步使用支持向量机（SVM）进行数据分类，使用凸包方法提取特征。第五步和第六步