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CNN architecture

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基于知识库的手写体数字识别

HUNAN UNIVERSITY 课程模式识别 题目基于知识库的手写体数字识别学生姓名 学生学号

专业班级 学院名称 2016 年6 月25 日

基于知识库的手写体数字识别 1案例背景: 手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支,是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一,并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大,如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率,所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中,研究者们提出了许多识别方法,并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程,并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。 2 理论基础: 2-1手写字体识别方法: 手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题,综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识,其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。

图2-1 手写体数子识别流程图 2-2 图像预处理 手写体数字识别的首要工作是图像预处理。在图像预处理过程中需要解决的主要问题有:定位、图像二值化、平滑化(去噪)H J、字符切分、规范化等。图像二值化是指将整个图像呈现出明显的黑白效果。待识别的手写体数字图像在扫描过程中,常会带来一些噪声,用不同的扫描分辨率得到的数字图像,其质量也各不相同,故而要先将这些干扰因素排除掉。另外,还需要正确分割整幅文档图像中的手写体数字,而分割后的数字大小、字体常各不相同,故还需进行归一化处理。 2-3 特征提取 特征提取的目的是从经过预处理后的数字图像中,提取出用以区分与其它数字类别的本质属性并数值化,形成特征矢量的过程。常见的手写体数字特征有:模板特征、统计特征、结构特征和变换特征。 2-4 分类器 不同的分类方式对应不同的分类器,可选的分类器有神经网络、支持向量机

全国翻译价格

全国翻译价格 关于全国各地区翻译价格我们根据客户的不同需求和具体情况,提供多种等级和特色的翻译服务,供客户选择:(注:以下报价均为参考价格,精确报价将根据稿件内容的难度、技术处理的复杂程度和时限要求的缓急而定。

品质控制 坚持高端定位是外语通翻译的核心要素,追求高品质翻译需要译员具备深厚的语言功底和专业背景知 识,更需要严格的质量控制体系来管理这一过程: 外语通六阶梯质量控制体系 第一阶梯:译文评估承接 分析稿件性质、用途要求、商务背景、专业术语、数量和交稿时间等,确定是否有100%的把握承接, 否则坚决放弃,以免因质量或交稿时间耽误客户和影响品牌形象。 第二阶梯:专业译员翻译 专业背景的译员只专注于一个行业领域的精准翻译,项目经理根据译文评估,从外语通全球译员库中 分析挑选多名此行业的专业译员成立项目组,统一专业术语和标准,协同翻译。 第三阶梯:翻译质量监控 项目经理监控翻译进展,每日集中疑难词汇,请签约专家释疑。每日抽查译文质量,及时解决译文质 量问题。 第四阶梯:译文校对排版 汇总所有译文,查错补漏,进一步统一术语,按原文进行排版,形成完整初稿。 第五阶梯:专家译审修改 专家译审对翻译初稿进行翻译准确性审核,确保译稿忠于原文,专业词汇纯正地道。 六阶梯:外籍母语润色第 在华外籍翻译(外译中稿件由中文功底深厚的编辑)对译稿的语法、词汇进行修正和润色,确保译稿 纯正、地道,达到母语品质。 外语通翻译严格执行《ISO译文质量体系》,《翻译质量国家标准GB/T 19682-2005》: 译文质量标准Ⅲ类通用笔译Ⅱ类专业笔译Ⅰ类高级笔译译文用途内容概要、参考资料一般文件和材料正式文件、法律文书、出版物错漏译率小于5‰小于2‰0‰ 译员经验3年以上5年以上8年以上 译员学历硕士以上硕士以上硕士以上 行业背景常识业内资深 海外背景无/短期中期长期 译文校对有有有 专家译审无有有 母语润色无无有 译文排版简单排版详细排版出版级别

手写数字识别的实现

燕山大学 课程设计说明书 题目:手写数字识别的实现 学院(系):电气工程学院 年级专业: 08-自动化仪表 学号: 080103020179 学生姓名:付成超 指导教师:林洪彬程淑红 教师职称:讲师讲师 2010年 12 月 24 日

燕山大学课程设计(论文)任务书 院(系):电气工程学院基层教学单位:自动化仪表系 学号080103020179 学生姓名付成超专业(班级)自动化仪表设计题目手写数字识别实现 设 计技术参数 通过由数字构成的图像,自动实现几个不同数字的识别,设计识别方法,有较高的识别率 设计要求 设计图像中不同数字的识别方法,可以先从两个数字的识别开始,尽量实现多个不同数字的识别。设计中应该有自己的思想、设计体会 工作量1.分析图像特征,查阅相关资料,根据图像的特征提出解决问题的思路。2.查阅相关资料,学会MATLAB的编程方法 3.根据解决思路,编辑程序,根据调试结果,修改相应思路,找出最佳解决方案 工作计划周一分析图像,查阅各种资料,提出可行的解决方案。周二熟悉MATLAB软件,学会软件的简单编程方法。 周三根据可行的方法,编写程序,调试并修改方案。周四根据调试结果,选取最佳方案并完成设计论文。周五进一步完善设计论文,准备论文答辩。 参考资料[] MICHAEL SIPSER著,张立昂等译,《计算理论导引》,机械工业出版社,2000。 [2] 王晓龙,关毅等编,《计算机自然语言处理》,清华大学出版社,2005。 [3] R.C.Gonzales等著,阮秋崎等译,《数字图像处理》,电子工业出版社,2002。 [4] 王文杰等编,《人工智能原理》,人民邮电出版社,2003。 指导教师签字基层教学单位主任签字 2010年 12 月 24 日

手写数字识别系统的设计与实现

] 手写数字识别系统的设计与实现 摘要本手写数字识别系统是一个以VISUAL STUDIO C++ 为编译环境,使用MFC进行图形图像界面开发的系统。主要功能是通过在点击手写数字识别菜单下的绘制数字标签弹出的绘制数字窗口中完成数字的手写,在此窗口中可以进行数字的保存及清屏,然后通过文件菜单中的打开标签打开所绘制的数字,从而进行数字的预处理,其中包括灰度化及二值化处理,然后进行特征提取,最后实现数字的识别。本系统的界面设计友好,流程正确,功能也较为完善。实验结果表明,本系统具有较高的识别率。 关键词:绘制数字;预处理;特征提取;特征库;数字识别 / ;

目录 前言 (1) 概述 (2) 1 需求分析 (4) 功能需求分析 (4) , 性能需求分析 (4) 数据需求分析 (5) 相关软件介绍 (5) 2 手写数字识别系统的设计与基本原理 (6) 系统整体功能模块设计 (6) 手写数字识别系统的基本原理 (6) 数字图像的绘制 (6) 图像的预处理 (6) ) 图像的特征提取 (7) 特征库的建立 (8) 图像数字的识别 (8) 3 手写数字识别系统程序设计 (8) 数字图像的绘制 (8) 数字的特征提取 (15) 模板特征库的建立 (18) 数字的识别 (20) (

总结 (23) 致谢 (24) 参考文献 (25)

前言 自上世纪六十年代以来,计算机视觉与图像处理越来越受到人们的关注,并逐渐成为一门重要的学科领域。而作为它们的研究对象的数字图像,也因为它含有研究目标的丰富信息而成为越来越重要的研究对象。图像识别的目标是用计算机自动完成某些信息的处理,用来替代人工去处理图像分类及识别的任务。 手写数字识别是图像识别学科下的一个分支,是图像处理和模式识别领域研究的课题之一,由于其具有很强的实用性一直是多年来的研究热点。由于手写体数字的随意性很大,例如,笔画的粗细,字体的大小,倾斜等等都直接影响到字符的正确识别,所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中,研究者们提出了许多的识别方法,取得了较大的成果。手写体数字识别实用性很强,在大规模数据统计(如例行年检,人口普查),财务,税务,邮件分拣等等应用领域中都有广阔的应用前景。本课题拟研究手写体数字识别的理论和方法,开发一个小型的手写体数字识别系统。 在研究手写体数字识别理论和方法的基础上,开发这样一个小型的手写体数字识别系统需要完成以下主要方面的研究与设计工作:手写数字绘制的问题、数字的预处理问题、特征提取问题、特征库的建立问题、数字识别问题。

(完整版)手写体数字识别系统设计毕业设计

石河子大学 信息科学与技术学院毕业论文 课题名称:手写体数字识别系统设计 学生姓名: 学号: 学院:信息科学与技术学院

专业年级:电子信息工程2007级指导教师: 职称: 完成日期:二○一一年六月十一日

手写体数字识别系统设计 学生: 指导教师: [摘要] 随着科学技术的迅速发展,在邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等处理大量字符信息录入的场合,手写数字识别系统的应用需求越来越强烈,如何将数字方便、快速地输入到计算机中已成为关系到计算机技术普及的关键问题。本文设计实现了一个基于Matlab软件的手写体数字识别系统,采用模块化设计方法,编写了摄像头输入、直接读取图片、写字板输入三个模块,利用摄像头等工具,将以文本形式存在的手写体数字输入进计算机,完成对手写体数字图片的采集,并设计了一种手写数字识别方法,对手写体数字图像进行预处理、结构特征提取、分类识别,最终以文本形式输出数字,从而实现手写体数字的识别。 [关键词] 预处理,结构特征提取,分类识别,手写体数字识别

Handwritten Digit Recognition System Students: Teacher:

Abstract:With the rapid development of science and technology, in zip code, statistics, reports, financial statements, Bank bills dealing with a large number of characters, such as information recorded occasions, handwritten digit recognition system of requirement has become stronger and stronger, how easily and quickly the number entered in the computer has become a key issue relates to the popularization of computer technology. This article design implementation has a based on Matlab software of handwriting body digital recognition system, used module of design method, write has camera entered, and directly read pictures, and write Board entered three a module, using camera, tools, will to text form exists of handwriting body digital entered into computer, completed on handwriting body digital pictures of collection, and design has a handwriting digital recognition method, on handwriting body digital image for pretreatment, and structure features extraction, and classification recognition, eventually to text form output digital, to implementation handwriting body digital of recognition. Key words: Pretreatment, structure feature extraction, classification and recognition, handwritten digit recognition.

基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现

中南大学 本科生毕业论文(设计) 题目基于神经网络的手写数字 识别系统的设计与实现

目录 摘要 (Ⅰ) ABSTRACT (Ⅱ) 第一章绪论 (1) 1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1) 1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (2) 1.3 论文结构简介 (3) 第二章手写体数字识别 (4) 2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (4) 2.2 图像预处理概述 (5) 2.3 图像预处理的处理步骤 (5) 2.3.1 图像的平滑去噪 (5) 2.3.2 二值话处理 (6) 2.3.3 归一化 (7) 2.3.4 细化 (8) 2.4 小结 (9) 第三章特征提取 (10) 3.1 特征提取的概述 (10) 3.2 统计特征 (10) 3.3 结构特征 (11) 3.3.1 结构特征提取 (11) 3.3.2 笔划特征的提取 (11) 3.3.3 数字的特征向量说明 (12) 3.3 知识库的建立 (12) 第四章神经网络在数字识别中的应用 (14) 4.1 神经网络简介及其工作原理 (14) 4.1.1神经网络概述[14] (14) 4.1.2神经网络的工作原理 (14) 4.2神经网络的学习与训练[15] (15) 4.3 BP神经网络 (16) 4.3.1 BP算法 (16) 4.3.2 BP网络的一般学习算法 (16)

4.3.3 BP网络的设计 (18) 4.4 BP学习算法的局限性与对策 (20) 4.5 对BP算法的改进 (21) 第五章系统的实现与结果分析 (23) 5.1 软件开发平台 (23) 5.1.1 MATLAB简介 (23) 5.1.2 MATLAB的特点 (23) 5.1.3 使用MATLAB的优势 (23) 5.2 系统设计思路 (24) 5.3 系统流程图 (24) 5.4 MATLAB程序设计 (24) 5.5 实验数据及结果分析 (26) 结论 (27) 参考文献 (28) 致谢 (30) 附录 (31)

翻译公司收费标准

翻译公司收费标准 1.客户需要翻译的目标语言的普遍性和稀缺性可能导致非常 不同的费用。英语比较普遍,需求大,市场专业的英语翻译人 才也很多,翻译公司无论是从降价到抢占市场,还是成本核算 来考虑,英语收费都比较合理和透明。 其他诸如法语、德语、日语、俄语排在第二梯队,翻译公司收 费标准一般都是200-280元,视稿件专业度和数量略有调整; 意大利,西班牙,越南,泰文等东南亚语种已经接近稀有语 种了,翻译报价至少300元千字起。 2.根据翻译项目类型 常见的翻译方法主要包括翻译翻译、同声传译、本地翻译、口译翻译等,翻译项目自然是不同的收费。 3.根据翻译项目时长 这一时期的持续时间主要是指项目长度:同声传译、会议翻译、商务洽谈、双语主持人、口译、护送翻译、展览翻译,当然,视频翻译、音频翻译按时间计算的时间和会议类型是一个重要因素,是翻译时间决定翻译价格的一个重要因素。 4.根据翻译项目字数

翻译项目的字数是影响收费的重要因素之一,翻译字数主要对于笔译而言,例如:文件翻译、图书翻译、资料翻译、画册翻译等等,这些文件资料的字数决定了项目的翻译价格和翻译收费标准。 5.根据翻译项目语种 主流语种:英语、日语、韩语等和小语种:阿拉伯语、希腊语、印尼语等的翻译收费标准区别。我们知道:“物以稀为贵,”所以小语种的翻译报价会比主流语种收费要高的。 6.根据翻译项目难易程度 对于翻译公司来说,翻译费在很大程度上取决于翻译的难度程度,不同的行业术语不同,难度不同; 专业翻译公司将根据翻译人员的翻译水平、专业知识、翻译经验等方式来评价自己的翻译团队,高层次的翻译人员当然都是高收费; 如通用翻译、精细翻译、出版层次等不同类型的翻译报价不同,稿件的行业领域、材料难度、选择翻译类型等都是决定翻译公司收费标准的因素。

手写体数字的识别

手写体数字识别 第一章绪论 (4) 1.1课题研究的意义 (4) 1.2国内外究动态目前水平 (4) 1.3手写体数字识别简介 (5) 1.4识别的技术难点 (5) 1.5主要研究工作 (6) 第二章手写体数字识别基本过程: (6) 2.1手写体数字识别系统结构 (6) 2.2分类器设计 (7) 2.2.1 特征空间优化设计问题 (7) 2.2.2分类器设计准则 (8) 2.2.3分类器设计基本方法 (9) 3.4 判别函数 (9) 3.5训练与学习 (10) 第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别 (11) 3.1贝叶斯由来 (11) 3.2贝叶斯公式 (11) 3.3贝叶斯公式Bayes决策理论: (12) 3.4贝叶斯应用于的手写体数字理论部分: (16) 3.4.1.特征描述: (16) 3.4.2最小错误分类器进行判别分类 (17) 第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现 (18) 4.1 手写体数字识别的流程图 (18) 4.2具体功能实现方法如下: (19) 结束语 (25) 致谢词 (25) 参考文献 (26) 附录 (27)

摘要 数字识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和识别。随着计算机技术的发展,人类对模式识别技术提出了更高的要求。特别是对于大量己有的印刷资料和手稿,计算机自动识别输入己成为必须研究的课题,所以数字识别在文献检索、办公自动化、邮政系统、银行票据处理等方面有着广阔的应用前景。 对手写数字进行识别,首先将汉字图像进行处理,抽取主要表达特征并将特征与数字的代码存储在计算机中,这一过程叫做“训练”。识别过程就是将输入的数字图像经处理后与计算机中的所有字进行比较,找出最相近的字就是识别结果。 本文主要介绍了数字识别的基本原理和手写的10个数字字符的识别系统的设计实现过程。第一章介绍了数字识别学科的发展状况。第二章手写体数字识别基本过程。第三章贝叶斯方法应用于手写体数字识别。第四章手写体数字识别的设计流程及功能的具体实现,并对实验结果做出简单的分析。 关键词:手写体数字识别分类器贝叶斯vc++6.0 错误!未找到引用源。

英文合同翻译价格 英文合同翻译需要多少钱

英文合同翻译价格英文合同翻译需要多少钱 在企业的经营过程中,有时候可能会涉及到翻译这个问题,但是一般的小企业并没有专门的人去做这件事情,大部分都是外包。那么对于企业来讲,翻译一份英文合同需要多少钱呢?作为浙江省最大的翻译公司,以琳翻译就在这里为大家解读一下。 一般来讲,翻译这项服务都是以字数来计价的,市场上的一般的价格是50-80元/千字,这是一个基本的价格。但是不同的公司的专业性质不一样的话,所给出的价格也是不一样的。对于公司的衡量标准来讲,影响价格的因素主要有:公司的资历、翻译人员的专业性、翻译文件的种类、难度等。所以,如果你需要去找翻译公司去服务,那么就需要考虑这些方面的东西。而对于合同这种文件,对于公司来讲是十分重要的,所以也需要去找专业的公司去进行翻译,如果是找一个资质不够的公司或者团队,那么就可能产生一些意想不到的问题,从而影响到公司的最终利益。 下面,我们来看看以琳翻译给出的翻译的价格。 从上面的价格可以看出,以琳翻译给出的价格是高于一般市场上的价格的,最低级别的翻译是160元/千字,然后分为A、B、C三级。C级译稿为普通中籍译员+中籍译员审核,满足客户对译文的普通要求。这是对于一般的合同而言的,但是如果是部分专业性质较强或者要求比较高的译文的话,那么可以选择更高级别的翻译,当然价格还是相对比较高的。 那么以琳翻译的资质是怎么样呢?我们再来看一下。 杭州以琳翻译有限公司是浙江省最大的实体翻译公司、中国翻译协会单位会员、美国翻译协会会员、全国翻译专业硕士研究生教育实习基地、西博会指定合作伙伴、以琳杭州翻译公司翻译团队成员均具有五年以上专业翻译、项目管理经验,绝大部分成员具有十年以上行业翻译经验。翻译服务涵盖英语、法语、韩语、日语、德语、俄语、西班牙语、葡萄牙语、

手写体数字识别系统的设计与实现

大学生研究计划项目 论文报告 项目名称:_手写体数字识别系统的设计与实现 负责人:_________ _______________ 学院/专业:_____ ______ 学号:____ ________ 申请经费:_____ _________________ 指导教师:______ _______ 项目起止时间:2011年6月-2012年3月

摘要 手写体数字识别系统依托计算机应用软件为载体,利用C++程序设计的相关知识,运用模块设计等相关技术,最终完成手写体设计系统的程序综合设计。 关键字:手写体数字处理模式识别程序设计 一、论题概述 模式识别是六十年代初迅速发展起来的一门学科。由于它研究的是如何用机器来实现人(及某些动物)对事物的学习、识别和判断能力,因而受到了很多科技领域研究人员的注意,成为人工智能研究的一个重要方面。 字符识别是模式识别的一个传统研究领域。从50年代开始,许多的研究者就在这一研究领域开展了广泛的探索,并为模式识别的发展产生了积极的影响。 字符识别一般可以分为两类:1.联机字符识别;2.光学字符识别(Optical Chara- cter Recognition,OCR)或称离线字符识别。在联机字符识别中,计算机能够通过与计算机相连的输入设备获得输入字符笔划的顺序、笔划的方向以及字符的形状,所以相对OCR来说它更容易识别一些。但联机字符识别有一个重要的不足就是要求输入者必须在指定的设备上书写,然而人们在生活中大部分的书写情况是不满足这一要求的,比如人们填写各种表格资料,开具支票等。如果需要计算机去认识这些己经成为文字的东西,就需要OCR技术。比起联机字符识别来,OCR不要求书写者在特定输入设备上书写,它可以与平常一样书写,所以OCR 的应用更为广泛。OCR所使用的输入设备可以是任何一种图像采集设备,如CCD、扫描仪、数字相机等。通过使用这类采集设备,OCR系统将书写者已写好的文字作为图像输入到计算机中,然后由计算机去识别。由于OCR的输入只是简单的一副图像,它就不能像联机输入那样比较容易的从物理特性上获得字符笔划的顺序信息,因此OCR是一个更具挑战性的问题。 数字识别是多年来的研究热点,也是字符识别中的一个特别问题,它是本文研究的重点。数字识别在特定的环境下应用特别广泛,如邮政编码自动识别系统,税表和银行支票自动处理系统等。一般情况下,当涉及到数字识别时,人们往往要求识别器有很高的识别可靠性,特别是有关金额的数字识别时,如支票中填写

专业英文翻译中文收费标准

精诚英语翻译报价50-80元千字(市场价格100左右 精诚英语翻译工作室是由众多英语方面精英组成的翻译团队,一直致力于为广大中小企业和个人提供专业低价中英文翻译服务。价格是我们永远的优势!!!!最低价格支付宝担保交易,让你省钱又放心接受试译!!自信源于专业可以百度搜索精诚英语翻译找到我们 选择我们的理由:可以百度搜索精诚英语翻译找到我们 1.保证价格最低,团队网络化运作,无需经营成本,可以通过低价让利于客户。(有些客户看到这么低的价格还不敢相信,但是对于我们来说是完全可以接受的。) 2.保证准时、保密、准确 3.接受淘宝交易,让您没有任何担忧。 4.长期翻译经验,保证质量让您满意。 龚如心遗产案虽然告一段落,「遗产」二字仍然成为近日香港的焦点。新春期间,民政事务局局长曾德成表示,政府将展开全港非物质文化遗产首期普查,希望市民为遗产清单提出建议。 「遗产」是「资产」? 近五、六年间,香港对保护本地小区和文化传统的意识高涨,现在政府带头要列一个「非物质文化遗产」清单,理应是很受欢迎之举。不过普查尚未展开,就引来学者争议,其中单是「非物质文化遗产」这个译名,就引起不少误会。 「非物质文化遗产」的原文是intangible cultural heritage(英文)或patrimoine culturel immateriel (法文),是联合国在1997年以尊重多元文化为大原则而提出的概念,并由联合国教科文组织制定「保护非物质文化遗产公约」,2006年生效。 「非物质文化遗产」是中国大陆的翻译,香港有学者不约而同就「非物质」和「遗产」二字提出质疑。香港城市大学中国文化中心主任郑培凯早在2005年就大声疾呼译名不妥。他认为原文heritage/patrimoine的意义是「传承」而非资产,不容易引发出财产的概念。而现在约定俗成译作「遗产」,容易令人觉得祖宗留下的东西,是可以变卖和投资的生财工具,与联合国提出的文化传承精神背道而驰。郑教授认识,正确的译名是「非物质文化承继」或「非实物文化传承」。另一位民俗学研究者陈云进一步指出,intangible「乃触摸不到的事,无形无相之事」,应用「精神价值」代之,「非物质」有消灭了精神之嫌,所以中国人应堂堂正正将之翻译为「无形文化传承」。 姗姗来迟的「遗产」 不论是「非物质」还是「无形」,「遗产」还是「承传」,即使公约成员国中国曲译甚至错译,香港特区政府还是只能照单全收。而且,随之而来的不止是字面的斟酌,而是「遗产」的搜寻和管理问题。 中国自2005年起,就开始非物质文化遗产(由于这个名称已约定俗成,故下文仍沿用之,并简称为「非遗」)普查,并陆续列出清单。香港也在翌年提出编制非遗清单,但却延至去年才聘专家普查,估计最快要2012年才完成。 非遗普查尚未展开,在国家文化部的再三邀请(或是说催促?)下,去年九月,香港终于申请将长洲太平清醮、大澳端午游涌、大坑舞火龙和香港潮人盂兰胜会列为第三批国家级非遗,预计今年六月有结果。 其实香港已错过了2006和2008年首批和第二批的申报机会,所以,至目前为止,在中国的文化版图上,香港是唯一没有任何有形和无形「遗产」的主要城市/特区,就连比邻的澳门也凭神像雕刻工艺获得2008年国家级非遗之「奖项」。 有人说非遗不过是人有我有,纯粹锦上添花;也有人说,中国在维护主权和领土完整的概念下,又怎能在文化层面少了香港一席?香港能够「出产」一个非遗,中国在全球的文化图谱中就多一个筹码。 姑勿论背后原因为何,由于「保护非物质文化遗产公约」也适用于香港,香港特区政府就有责任找出和保护濒危失传、与社会关系密切及具香港独特性的文化传统。现在起步虽迟,但为时未晚。 「遗产」的管理问题 不过,既然政府要展开普查,另一个问题来了。民间传统应该是属于民间的,并由民间自行发展,还是属于官方,由政府承担保护与管理? 据政府委聘负责首期普查的香港科技大学华南研究中心主任廖迪生表示,政府至今仍未有任何政策配合或承诺给予全面的保护,所以,即使清单出炉,有些遗产仍有可能难逃「破产」的命运。他强调制作非遗清单只是第一步,更重要的是如何保护这些项目。 再问民政事务局,曾德成局长除了曾向立法会议员表示,制定清单是向国家文化部申请列为国家级非遗的第一步,进而再向联合国教科文组织提出申报为世界非物质文化遗产,他所提出的,就是以遗产作招徕吸引外地游客,「以提升香港作为旅游目的地的吸引力」。 这才是令人担心的地方。「非遗」这个金漆招牌在中国许多地方都有点石成金之效。戴上这个冠冕,民俗文化很容易沦为生财工具、游客的消费品,连婚嫁仪式也可用来表演,完全违背了保护非遗的原意。曾德成之言,是否意味着香港也要跟着祖国一起走上同一条路?

手写数字识别实践指导手册

手写数字系统实践指导手册 1 问题描述 设计一个简单的手写数字识别系统,能够识别手写输入的数字1-9并且能够识别选中的文本文件中的数字,应具有简单方便的操作界面,输入输出等。 1.1功能需求分析 通过分析,以及从用户的角度考虑,系统应该具有以下功能: (1)数字的手写输入。作为一个手写数字识别系统,首先应该能够让用户过绘制窗口进行数字绘制,系统得到用户的手写输入进行处理。 (2)直接选择文件。用户还可以选择系统中的文本文件进行处理。 (3)数据预处理。包括计算数据大小、二值化、格式化处理等。 (4)数字提取。将经过二值化后的图像中的个数字区域进行提取,只有能够将数字进行准确的提取,才能将其一一识别。 (5)基准库的选择与建立。选择一个可供系统训练和测试的样本库非常重要,本系统的训练集和测试集选择的是《机器学习实战》中所给的数据。 (6)识别数字。经过训练集进行训练后,使用knn算法对需要识别的数字识别。 2 数据集获取 ●任务要求: 从网上爬取或者下载适合进行手写数字识别系统的训练集和测试集 ●实践指导: 方式一:自己从网上找适合的数据下载 方式二:推荐数据集:“手写数字数据集的光学识别”一文中的数据集合,该文登载与2010年10月3日的UCI机器学习资料库中https://www.wendangku.net/doc/454933843.html,/ml

3 功能设计与实现 3.1手写数字识别系统结构图: 图一:系统结构图 3.2识别用户选择手选文件功能设计与实现 ●任务要求: 用户可以自己从电脑中选择文本文件进行识别。 ●实践指导: KNN分类器的构造思路及原理如下: 1)选择训练集和测试集。系统所采用的数据集选用的是“手写数字数据集的光学识别”一文中的数据集合。0-9每个数字大约有200个训练数据20个测试数据。数字的文本格式如图所示。

英文翻译价格

英文翻译价格 根据以英文作为母语的人数计算,英文是最多国家使用的官方语言,英语也是世界上最广泛的第二语言,也是欧盟,最多国际组织和英联邦国家的官方语言之一。但仅拥有世界第二位的母语使用者,少于标准汉语。上两个世纪英国和美国在文化、经济、军事、政治和科学上的领先地位使得英语成为一种国际语言。如今,许多国际场合都使用英语做为沟通媒介。英语也是与电脑联系最密切的语言,大多数编程语言都与英语有联系,而且随着网络的使用,使英文的使用更普及。英语是联合国的工作语言之一。 为了方便大家了解英文翻译价格,小编在目前汇集最多翻译团队的高校译云上面获得了不同翻译精英团队所展示的价格。 暨南大学翻译中心:中英---普稿---150---千字英中---普稿---250---千字 武汉理工大学-外国语学院MTI翻译中心 :中英互译中英130-150 英中100-130 华中科技大学-翻译研究中心 :中英互译中英120-150 英中100-120 湖南科技大学MTI中心:中英---普稿---150---千字 上海师大外国语学院翻译中心: 中英---普稿---200元---千字英语普通文本译成汉语---120元---千字西南大学翻译中心:中英---普稿----300---千字英中---普稿---200---千字 上海理工大学MTI翻译中心:中英---普稿---100---千字 南京财经大学外国语学院翻译研究中心:中英---普稿---100---千字 一般英文翻译价格是是在100—300元每千字,根据译员质量、翻译内容、需要的时间等都会有一定的波动,所以以上价格供大家参考,具体的可以准备好稿件了去问,这样会更加准确一些。

手写数字识别的原理及应用

手写数字识别的原理及应用 林晓帆丁晓青吴佑寿 一、引言 手写数字识别(Handwritten Numeral Recognition)是光学字符识别技术(Optical Character Recognition,简称OCR)的一个分支,它研究的对象是:如何利用电子计算机自动辨认人手写在纸张上的阿拉伯数字。 在整个OCR领域中,最为困难的就是脱机手写字符的识别。到目前为止,尽管人们在脱机手写英文、汉字识别的研究中已取得很多可喜成就,但距实用还有一定距离。而在手写数字识别这个方向上,经过多年研究,研究工作者已经开始把它向各种实际应用推广,为手写数据的高速自动输入提供了一种解决方案。 二、研究的实际背景 字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类信息的核心技术是手写数字识别。这几年来我国开始大力推广的“三金”工程在很大程度上要依赖数据信息的输入,如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入,无疑会促进这一事业的进展。因此,手写数字的识别研究有着重大的现实意义,一旦研究成功并投入应用,将产生巨大的社会和经济效益。 三、研究的理论意义 手写数字识别作为模式识别领域的一个重要问题,也有着重要的理论价值: 1.阿拉伯数字是唯一的被世界各国通用的符号,对手写数字识别的研究基本上与文化背景无关,这样就为各国,各地区的研究工作者提供了一个施展才智的大舞台。在这一领域大家可以探讨,比较各种研究方法。 2.由于数字识别的类别数较小,有助于做深入分析及验证一些新的理论。这方面最明显的例子就是人工神经网络(ANN)------相当一部分的ANN模型和算法都以手写数字识别作为具体的实验平台,验证理论的有效性,评价各种方法的优缺点。 3.尽管人们对手写数字的识别已从事了很长时间的研究,并已取得了很多成果,但到目前为止机器的识别本领还无法与人的认知能力相比,这仍是一个有难度的开放问题(Open problem)。

基于知识库的手写体数字识别

HUNAN UNIVERSITY 2016 年6 月 25 日 课程 模式识别 题 目 基于知识库的手写体数字识别 学生姓名 学生学号 专业班级 学 院 名 称

基于知识库的手写体数字识别 1案例背景: 手写体数字识别是图像识别学科下的一个分支,是图像处理和模式识别研究领域的重要应用之一,并且具有很强的通用性。由于手写数字的随意性很大,如笔画粗细、字体大小、倾斜角度等因素都有可能直接影响到字符的识别准确率,所以手写体数字识别是一个很有挑战性的课题。在过去的数十年中,研究者们提出了许多识别方法,并取得了一定的成果。在大规模数据统计如例行年检、人口普查、财务、税务、邮件分拣等应用领域都有广阔的应用前景。 本案例实现了手写阿拉伯数字的识别过程,并对手写数字识别的基于统计的方法进行了简要介绍和分析。本文实现的手写字体识别程序具有手写数字图像读取、特征提取、数字模板特征库以及识别功能。 2 理论基础: 2-1手写字体识别方法: 手写体数字识别是一个跨学科的复杂问题,综合了图像处理、模式识别、机器学习等多个领域的知识,其识别过程一般包含图像预处理、特征提取、分类器的设定及其后处理等组成。处理流程如图2-1所示。 图2-1 手写体数子识别流程图 2-2 图像预处理 手写体数字识别的首要工作是图像预处理。在图像预处理过程中需要解决的主要问题有:定位、图像二值化、平滑化(去噪)H J、字符切分、规范化等。图像二值化是指将整个图像呈现出明显的黑白效果。待识别的手写体数字图像在扫描过程中,常会带来一些噪声,用不同的扫描分辨率得到的数字图像,其质量也各不相同,故而要先将这些干扰因素排除掉。另外,还需要正确分割整幅文档图像中的手写体数字,而分割后的数字大小、字体常各不相同,故还需进行归一化处理。 2-3 特征提取 特征提取的目的是从经过预处理后的数字图像中,提取出用以区分与其它数字类别的本质属性并数值化,形成特征矢量的过程。常见的手写体数字特征有:模板特征、统计特征、结构特征和变换特征。

翻译服务收费标准

翻译服务收费标准 一、笔译人民币元/千字中文( 加急加收30% —70% ,专业加收50% ) 语种中译外外译中外译外 英语170 140 面议 日语170 140 韩语190 160 德语220 180 俄语220 180 法语220 180 意大利语280 250 西班牙语280 250 葡萄牙语290 260 阿拉伯语350 320 越南语430 400 荷兰语510 460 波兰语380-480 360-40 塞尔维亚语370-470 420-530 泰国语260-380 280-520 老挝语320-420 370-480 印度语320-420 370-480 希腊语370-470 420-530 哈萨克语280-380 300-410 瑞典语300-400 340-450 丹麦语320-420 370-470 印度尼西亚语330-450 350-460 蒙古语300-400 350-460 1、字数计算:以中文版稿件在Windows word文档显示的字符数(不计空格)为基准。也即包含了标点符号,因其为理解语义的必需。 2、图表计算:图表按每个A4页面,按页酌情计收排版费用。 3、外文互译:按照中文换算,即每个拉丁单词乘以二等于相应的中文字数。 4、日翻译量:正常翻译量3000-5000字/日/人,超过正常翻译量按专业难易受20%加急费. 5、付款方式:按预算总价的20%收取定金,按译后准确字数计总价并交稿付款。 6、注意事项:出差在原价格上增加20%,客户负责翻译的交通、食宿和安全费用。 二、口译价格: (1) 交传报价(元/人/天,加小时按100-150元/小时加收费用)类型英语德、日、法、俄、韩小语种 一般活动700 800 1500 商务活动500-1200 500-1500 800-3000 中小型会议1200-3000 1500-3000 2500-3000 大型会议1200-4000 2500-6000 4000-9000 (2) 同传报价(元/人/天) 类别中-英互译日、韩、德、俄、法、韩-中互译小语种-中互译 商务会议5000-8000 6000-10000 8000-10000 中小型会议5500-8000 7000-12000 8000-12000 大型国际会议6000-9000 8000-12000 12000-16000

自由手写体数字识别系统的设计与实现

自由手写体数字识别系统的设计与实现 戴建辉 信息科学与工程学院,电子信息工程系 指导老师:吴谨 摘要:本文论述并设计实现了一个脱机自由手写体数字识别系统。文中首先对待识别数字的预处理进行了介绍,包括二值化、平滑滤波、规范化、细化等图像处理方法;其次,探讨了如何提取数字字符的结构特征和笔划特征,并详细地描述了知识库的构造方法;最后采用了以知识库为基础的模板匹配识别方法,并以MATLAB作为编程工具实现了具有友好的图形用户界面的自由手写体数字识别系统。实验结果表明,本方法具有较高的识别率,并具有较好的抗噪性能。 关键词:手写体数字;预处理;模式识别;特征提取 Abstrct: This paper describes and designs a free handwritten number recognition system. Firstly, the pretreatment of the character to be recognized is introduced, including binarization, smoothing, normalization and thinning. Next, how to extract the structural features of the numbers is discussed, and we describe the constructing method of repository. Finally, we use the method of template matching, based on repository, to recognize the digital number. Matlab is used as a program tool to realize this free handwritten digital recognition system with friendly graphical user interface. The experimental results show that the rate of the recognition system is high, and the proposed method is robust to noise. Keywords: handwritten number; pretreatment;pattern recognition; feature extraction 1 引言 OCR(Optical Character Recognition)即光学字符识别技术,是通过扫描仪把印刷体或手写体文稿扫描成图像,然后识别成相应的计算机可直接处理的字符。OCR是模式识别的一个分支,按字体分类主要分为印刷体识别和手写体识别两大类。对于印刷体识别又可以分成单一字体单一字号和多种字体多种字号几类。而手写体识别又可分为受限手写体和不受限手写体两类;按识别方式可分为在线识别和脱机识别两类。 字符识别处理的信息可分为两大类:一类是文字信息,处理的主要是用各国家、各民族的文字(如:汉字,英文等)书写或印刷的文本信息,目前在印刷体和联机手写方面技术已趋向成熟,并推出了很多应用系统;另一类是数据信息,主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据,如:邮政编码、统计报表、财务报表、银行票据等等,处理这类

cnn实现手写数字识别

import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data In [ ]: mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data',one_hot =Tr ue) batch_size =100 n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size def weight_variable(shape): initial = tf.truncated_normal(shape,stddev =0.1) return tf.Variable(initial) def bias_variable(shape): initial = tf.constant(0.1,shape=shape) return tf.Variable(initial) def conv2d(x,W): return tf.nn.conv2d(x,W,strides=[1,1,1,1],padding='SAME') #strides[0] = strides[3] = 1: def max_pool_2x2(x): return tf.nn.max_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1], padding='SAME') #ksize #ksize: A list of ints that has length >= 4. The size of th e window for each dimension o f the input tensor. #In general for images, your input is of shape [batch_size, 64, 64, 3] for an RGB image of 64x64 pixels. #The kernel size ksize will typically be [1, 2, 2, 1] if yo u have a 2x2 window over which you take the maximum. # On the batch size dimension and the channels dimension, k size is 1 because we don't want to take the maximum over mu ltiple examples, # or over multiples channels. #strides # The first 1 is the batch: You don't usually want to skip over examples in your batch, or you shouldn't have included them in the first place. :) # The last 1 is the depth of the convolution: You don't usu ally want to skip inputs, for the same reason. x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784])#none为任意维度 y = tf.placeholder(tf.float32,[None,10])

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