手写

果表明使用神经网络进行字母识别表现良好。 神经网络在模式识别中的应用 人工神经网络是对人脑思维的一种模拟和抽象，是一种由 很多 神经元组成的非线性系统。 以生物 大脑 的 神经网络为基础的人工神经网络的发展，使 计算机 智能更接近人脑的 学习和处理 模式。 它在模式识别 、 聚类分析和专家系统等各个方面表现出了很好的前景。 神经网络可以当作是输入到 输出空间的一个非线性映射。

将灰度值小于 T的点设 成黑色，将灰度值大于 T的点设成白色。 这样就能将中间 的过渡色去除。 最后，再用一个 2*2的矩阵扫描一遍点阵，每遇到黑 点，则将矩阵中的所有点都填成黑色。 ET手写王 脱机识别基本原理 规范化（ 1） 字符捕捉 由于手写的文字大小、位置可能会各有所不同，这些 差异可能会成为判断失误的根源。 因此有必要对输入的图 像进行标准化。 先对图像进行扫描，找到黑点后

B 运行结果如图。 图 归一化处理 细化 许多字符识别方法在预处理中都很重视对二值化字符的细化处理。 直观来说，细化就是将二值化字符点阵逐层剥去轮廓上的点，变成笔画宽度只有一个像素宽度的字符骨架图形。 之所以需要细化处理，是因为二值化点阵图形中，对识别有价值基于 神经网络的手写数字系统的设计与实现 第二章 手写数字识别 9 的文字特征信息主要集中在字符骨架上

, amp。 dcMemory1, 0, 0, SRCCOPY)。 /*对amp。 dcMemory1中的像素进行位块转换，以传送到目标设备环境*/ (IDB_BITMAP_RECOGNIZE)。 (pDC)。 (amp。 bitmaprecognize)。 pDCBitBlt(220, 80, 50, 20, amp。 dcMemory2, 0, 0, SRCCOPY)。

][j]=0。 //初始化，使得坐标序列中的点皆为空点 mytime=0。 for(i=0。 i100。 i++){ mypoint[i].x=1。 mypoint[i].y=1。 } mytime=0。 curvalue=1。 mytezheng=(TEZHENG *)malloc(sizeof(TEZHENG))。 mytezhengvalue=1。 mytezhenglenth=0。

国人的生活当中，为 中国人 贴心设计使用 ，自由、快捷、环保、时尚的新一代 高科技手写数字化产品。 特别卖点： 本土文化与中国特色 、高质 产品与实在价格。 3. 广告定位： 遵循一贯自 由、快捷、环保、时尚的风格，强调适合中国人使用、贴心 人性化，突出 高品质、 高性价 的高端数位板。 4. 价格定位 ： 坚持“ 性价比是硬道理 “的原则，既推出中低档能符合普遍大众消费者和学生承受能力的产品