基于概率神经网络的手写体数字特征提取.pdf

【正文】 手写体数字识别是一项关键的计算机视觉任务，尤其在金融、邮政等领域有着广泛的应用。基于概率神经网络的手写体数字特征提取是提高识别准确率的重要手段。本篇文章探讨了如何通过改进传统方法来优化特征提取过程，从而提升脱机手写体数字识别的性能。 文章介绍了MNIST手写数据库，这是一个广泛使用的手写数字数据集，包含60000个训练样本和10000个测试样本，由各种书写风格的数字组成，以模拟真实世界的多样性。每个数字图像为28x28像素，这使得它成为评估和训练手写识别算法的理想选择。 传统的结构特征提取方法通常包括二值化、字符填充和特征值计算。在二值化过程中，将图像转换为黑白两色，通过设定阈值来确定像素的黑白属性。本文中，二值化的阈值设定为0.4×255。接着，为了规范化字符，采用保持纵横比的字符放大策略，确保字符边缘对齐。特征值则由8个结构特征和6个统计特征组成，结构特征关注的是水平、垂直和对角线方向的像素分布，而统计特征则考察图像不同区域的白色像素数量。 然而，本文提出了一种改进的特征提取方法，即在预处理阶段采用“纵向拉伸”的字符填充方法。这种方法对手写体数字的结构表达更加精确，实验结果显示，识别率提高了约10.04%。作者对比了新方法与传统方法在数据上的表现，以证明其优越性。 在特征提取阶段，新方法不再单纯统计行或列的白像素总数，而是统计白线条出现的次数。这一变化考虑到了字符内部的连续性，有助于捕捉到手写体数字的形状特征。此外，4个14x14像素、1个9x28像素和1个28x9像素的统计区域进一步细化了特征提取，这些区域的白像素之和的0.1倍被用作特征值，以便更细致地捕捉图像的局部特性。 概率神经网络（Probabilistic Neural Network, PNN）是用于分类识别的关键工具。PNN基于贝叶斯理论，能够处理连续和离散的输入，适合于手写体数字的非线性分类问题。通过训练PNN模型，可以得到每个类别的概率分布，最终根据概率最高的类别进行识别。 本文通过改进手写体数字的特征提取方法，尤其是采用“纵向拉伸”填充和统计白线条出现次数，显著提升了基于概率神经网络的脱机手写体数字识别系统的性能。这种优化不仅适用于MNIST数据集，还可以推广到其他手写体识别系统，为提高识别准确性和效率提供了一条新的路径。同时，结合深度学习和机器学习技术，未来的研究可能在此基础上进一步优化，以应对更复杂、多样化的手写体挑战。