深度学习在流量识别中的应用

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

毕业论文计算机手写数字识别技术完整版

毕业论文计算机手写数 字识别技术 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

合肥学院 2007届毕业设计（论文） 基于模板匹配算法的字符识别系 设计（论文）题 目 统研究与实现 院系名称计算机科学与技术系 专业（班级）计算机科学与技术 2003级1班 姓名（学号）宋飞（0） 指导教师赵大政 系负责人袁暋 二O O七年五月二十三日 摘要 自从计算机问世以来，让机器具有模式识别能力一直是计算机科学家们的努力方向。研究表明，对视觉和听觉信息的处理过程，不仅仅是一个感知过程，也是一个认知过程。因此，研究模式识别，是理解人类智能的本质的重要途径。字符识别是一个传统和典型的模式识别问题，脱机手写数字识别是一个典型的大类别的模式识别问题。手写体数字具有不同字符字型相差不大、相同字符有多种不同写法、数字没有上下文关系等等特点，使得脱机手写体数字识别成为识别领域最大的难题和最终的目标。在这种大类别识别的研究中，传统上大多采用模板匹配的方法来解决问题。而在模板匹配算法中，得计算其特征值。图像需要经过二值化，细化等预处理。 关键字模板匹配；特征值；细化；二值化 ABSTRACT Since computer appeared, it has been an effort direction for scientist to let the computer has the ability of pattern recognition. Researching indicates that the procedure to deal with seeing and hearing not only a procedure of perception but also cognition. Therefore, studying pattern recognition is an important way in understanding the mankind’s intelligence

基于神经网络的交互式异常行为识别研究

电子设计工程 Electronic Design Engineering 第26卷Vol.26第20期No.202018年10月Oct.2018 收稿日期：2018-01-24 稿件编号：201801133 作者简介：关百胜（1991—），男，山西运城人，硕士研究生。研究方向：图像处理与计算机视觉。 人的行为识别一直是计算机视觉领域的一个重要研究方向。近年来随着深度学习技术的不断发展，行为识别已经成为了计算机视觉方向的一个研究热点[1]。在智能安防领域中，人的行为识别研究范围主要包括越界检测、遗留物力检测、徘徊检测和打架斗殴等异常行为。 目前，行为识别研究方面的一些综述性文章[2-7] 对最近几年行为识别的发展现状进行了分析和总结。行为识别特征提取的方法分为传统的特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法。针对人的行为分析主要包括人的姿态分析[8]、单人行为分析[9]、交互式行为分析[10]和人群行为分析[11]。 交互式行为识别的研究工作主要开始于2010[12] 年。在2014年的Computer Vision and Pattern Recognition （CVPR ）会议上，相关专家对交互式行为识别的研究现状以及存在的问题进行了讨论分析。之前的研究方法主要是通过传统的图像特征提取方法和分类算法等手段进行交互式行为的识别，因此无法对复杂的交互式异常行为进行识别，算法的鲁棒性较差。考虑到目前深度学习在行为识别上已经取得初步的成果，故本文提出基于神经网络的交互式异常行为识别方法，对异常行为进行识别。神经网络技术能够自动提取视频中的交互式行为特征， 基于神经网络的交互式异常行为识别研究 关百胜1，2 ，卞春江1，冯水春1，陈实1 （1.中国科学院国家空间科学中心北京100190；2.中国科学院大学北京100094） 摘要：在智能安防领域中，异常行为识别一直是该领域的一个研究热点。但目前的研究技术仅能够识别简单的行为特征，对于复杂行为的识别还存在诸多问题。随着人工智能技术的不断发展以及在行为识别上的应用，可以尝试通过深度学习技术对监控视频中的异常行为进行识别。因此本文针对监控视频中的交互式异常行为进行分析研究，首先通过背景减除算法对视频数据进行预处理，然后采用深度学习技术在训练数据集上进行算法模型的训练，最后在测试数据集上进行算法模型的验证。该算法模型能够有效区分异常行为和正常行为，识别准确率为73%。关键词：交互式；异常；行为识别；神经网络；深度学习中图分类号：TN919.8 文献标识码：A 文章编号：1674-6236（2018）20-0001-05 Abnormal action recognition of interaction research based on neural network GUAN Bai?sheng 1，2 ，BIAN Chun?jiang 1，FENG Shui?chun 1，CHEN Shi 1 （1.National Space Science Center ，Chinese Academy Sciences ，Beijing 100190，China ；2.University of Chinese Academy Sciences ，Beijing 100094，China ） Abstract:Abnormal action recognition has been a hot topic in the field of intelligent security.However ，current research techniques can only recognize simple action ，and there are still many problems in complex action recognition.With the continuous development and application in action recognition of artificial intelligence ，we can try to recognize abnormal action of interaction in the surveillance video by deep learning.Therefore ，the paper analyzes abnormal action of interaction in the surveillance video. Firstly ，background subtraction is used to preprocess the video data ，and then deep learning is used to train the algorithm model in train dataset.Finally ，the algorithm model is validated on the test dataset.The model can effectively distinguish between abnormal action and normal action ，and the recognition accuracy is 73%. Key words:interaction ；abnormal ；action recognition ；neural network ；deep learning - -1万方数据

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规制

浅谈视频搜索网站深度链接行为的刑法规 制 随着我国网络视频行业的迅猛发展，搜索类视频网站盗链侵权问题日益突出。由于搜索类视频网站服务器上存储的不是具体影视作品，而是类似于种子的资源，即网络链接，对以网络深度链接方式进行的盗版侵权行为能否进行刑法评价、如何评价是一个刑法难题。 一、对视频网站深度链接行为进行刑法规制的必要性 深度链接是设链网站对第三方网站中存储文件的直接链接，用户点击之后, 即可以在不脱离设链网站的情况下，在线打开第三方网站的视频文件，观看其影视作品。 (一)视频网站深度链接行为具有严重的社会危害性 如果从技术及运作模式上分析，目前我国的视频网站深度链接侵权主要有如下两种模式： 一是直接侵权模式，即通过技术手段破解他人视频网站的保护措施，直接盗播他人的视频作品。如快播公司和百度公司均推出自己的影音播放器，这些播放器破解各正版视频网站的技术保护措施，通过搜索爬虫非法抓取他人视频信息，直接盗播他人网站内容。如已被判刑的https://www.wendangku.net/doc/9a928767.html,和星际s电影负责人张某，为提高点击率以赢得更多广告费收入，分别使用百度影音客户端和快播公司QVOD播放软件抓取他人享有独家信息网络传播权的影视作品600余部进行盗播。 二是以技术支持方式与众多小型盗版网站联合侵权模式，即通过技

术、流量、广告联盟分成以及推广费用支持，大型搜索类视频网站与上千家小型盗版网站结成利益联盟，形成一个庞大的盗版视频产业链。 (二)用刑法从根本上遏制侵权行为 由于搜索引擎身份以及网站服务器并未储存侵权作品而只提供链接资源等行为特点，每遇侵权诉讼以及版权主管机关的立案调查，搜索类盗链视频网站均借口避风港原则来规避责任。 虽然在2012年以后的几乎所有行政处罚及法律诉讼中，法院及主管行政机关均以红旗原则认定被诉视频网站深度链接行为构成侵权，但对其侵权行为的性质多界定为民事侵权，侵权行为的后果也多是民事赔偿与行政处罚。按我国现行《著作权法》第49条的规定，当权利人的实际损失或侵权人的违法所得难以计算时，对侵权行为的法定最高赔偿额为人民币50万元。按北京市海淀区人民法院统计，该院判决的网络视频侵权案件平均赔偿额为人民币3万元;2013年11月，优酷土豆诉百度视频侵权案，原告方索赔人民币1.2亿元，法院判决赔偿49万元。虽然索赔数额与实际判决赔偿数额相差悬殊，但这已接近法院所能判处的法定赔偿的上限。 二、视频网站深度链接行为的刑法定性 我国《刑法》第217条规定，未经著作权人许可，复制发行其文字作品、音乐、电影、电视、录像作品，情节严重的构成侵犯著作权罪。因此，如果视频网站的盗链侵权行为属于复制发行行为，对这种行为就应该以侵犯著作权罪定罪处罚。 2004年最高人民法院、最高人民检察院《关于办理侵犯知识产权刑

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

基于深度学习的图像识别

基于深度学习的图像识别 摘要：本文讨论了两种实现图像识别的深度学习(Deep Learning,DL)方法：卷积神经网络（Convolution Neural Network,CNN)与深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)。 关键词：深度学习，卷积神经网络，深度信念网络 1前言 在计算机图像处理中，最困难但又最让人兴奋的任务就是让机器可以实现图像分类，从而通过图像识别物体的种类。 这项任务很难实现。在数据库中的图像总是在不同状态下记录的。这意味这光线与角度的多变性。 而可运用的计算能力的限制是一大障碍。我们不可能像让人类识别图像一样让机器识别图像。计算能力的限制导致可供训练与测试的数据有限，而模型的复杂程度也受到限制。 但是，目前这种情况得到极大的改善。综合多CPU/综合多GPU系统（multi-CPU/multi-GPU systems)使得运行高速神经网络成为现实，而费用也可以负担得起。人们对深度学习模型在图像识别与机器学习中的应用兴趣渐浓，而与之对抗的传统模型日渐式微。目前最具意义的研究方向就是运用深度学习模型，处理综合数据库中的图像识别问题。 本文主要关注深度神经网络（DNN）在图像识别在的作用。 深度神经系统主要有多层特征提取单元组成。低层特征提取单元提取了简单特征，之后依照该单元的规模进行学习，并按该单元的权重或参照物将特征反馈给高层特征提取单元。而高层特征提取单元可以提取更复杂的特征。 目前有一些实现深层学习网络的方法。深度信念网络（DBN）一个多层生成模型，而每一层都是一个统计编码器（statistical encoder)。这些统计编码器都是基于附属于它的更低层的结点（unit）。而这种训练主要关注训练数据中的最大化概率。 DBN在众多领域都有成功运用，如手写数据识别与人类手势识别。 另一个深度学习模型是卷积神经网络（CNN），与相似层次尺寸的标准化前向反馈网络不同，这个模型所需的连接与参照物比较少，使其训练也更简单。 层次深，规模大的DNN结构往往可以产生最好的结果。这意味这我们需要数量巨大的基础样本与种类丰富的训练样本，以确保面对状况多变的数据时，我们的训练数据仍代表性。 2 模型介绍 人类的视觉系统可以在多种情况下高效识别物体，而对计算机算法，这个任务并不简单。 深度神经网络便是模拟哺乳动物视觉网络。这已被验证为这项任务的最佳实现方案。目前,有人已运用这种模型，设计出识别准确性可能高于人类的机器图像识别系统。 2.1 卷积神经网络（CNN） 卷积神经网络系统（CNNs）是专注处理图案识别的多层网络系统。它是多层感知器（Multi-Layer Percentrons，MLPs）的变体，灵感来自于生物系统。 CNNs是分层型（hierarchical）神经网络。通过运用卷积计算（convolution）将集成层（pooling layers）交织起来，CNNs可以实现特征信息的自动提取，形成可完成最终分类的一系列全连接的网络层次。 卷积神经网络 结构：输入，卷积，深层取样（sub-sampling)/总集成与分类层（max-pooling and classification layers) 2.1.1 卷积层（Convolution layer） 卷积成通常可由特征图（feature map）的数目，核（kernel）的大小(sizes)，与先前层的联系来展现。 每一层都包含了相同维度的特征图M，如 ) , ( y x M M；这些特征图可以通过先前层的一系列卷积运算得到。而在这些运算中，它们之间有相互关

“深度学习“学习笔记

摘要：人工智能的飞跃发展得益于深度学习理论的突破以及移动互联网创造的大数据。本文梳理了人工智能、机器学习、深度学习的概念以及发展历程；介绍了深度学习基本理论、训练方法、常用模型、应用领域。 关键词： 机器学习、人工神经网路、深度学习、语音识别、计算机视觉 1.概述 2017年5月27日，围棋世界冠军柯洁与Google围棋人工智能AlphaGo的第三场对弈落下帷幕。在这场人机大战中，世界围棋第一人0:3完败于围棋人工智能。人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。人工智能AI（Artificial Intelligence）从此前的学术研究领域全面进入大众视野。整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且，在未来可预见的10多年里，深刻得改变我们的生活。 、人工智能、机器学习、深度学习 什么是人工智能人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）的学科。该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。上世纪50年代人工智能的理念首次提出，科学家们不断在探索、研究，但是人工智能的发展就磕磕碰碰。人工智能的发展经历了若干阶段，从早期的

逻辑推理，到中期的专家系统，直到上世纪80年代机器学习诞生以后，人工智能研究终于找对了方向。 机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型对真实世界中的事件作出决策与预测的一种方法。基于机器学习的图像识别和语音识别得到重大发展。人工神经网络（Artificial Neural Networks）成为机器学习中的一个重要的算法，其中反向传播算法（Back Propagation）是最常用的ANN学习技术。基于BP算法的人工神经网路，主要问题是训练困难、需要大量计算，而神经网络算法的运算需求难以得到满足。进入90年代，神经网络的发展进入了一个瓶颈期。其主要原因是尽管有BP算法的加速，神经网络的训练过程仍然很困难。因此90年代后期支持向量机(SVM)算法取代了神经网络的地位。【SVM是个分类器，通过“核函数”将低维的空间映射到高维的空间，将样本从原始空间映射到一个更高维的特质空间中，使得样本在这个新的高维空间中可以被线性划分为两类，再将分割的超凭你们映射回低维空间。】 2006年，加拿大多伦多大学教授、机器学习领域的泰斗Geoffrey Hinton在《科学》上发表了一篇文章，开启了深度学习在学术界和工业界的浪潮。这篇文章有两个主要观点：1、多隐层的人工神经网络具有优异的特征学习能力，学习得到的特征对数据有更本质的刻画，从而有利于可视化或分类；2、深度神经网络在训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（layer-wise pre-training）来有效克服，在这篇文章中，逐层

深度链接的侵权问题

深度链接的侵权问题 摘要：随着网络技术的不断，发展深度链接这一现象在当今社会已是屡见不鲜，但是国家关于信息网络传播权的立法中对于怎样判断深度链接的侵权构成，在确定侵权时如何把握公众利益与个人利益的关系规定不明确。本文中，我们可以从《侵权责任法》的角度对此加以评析。 关键词：侵权责任法深度链接侵权 伴随着网络空间技术的发展，信息的传播方式打破了传统传播模式的束缚，并正以一种崭新的网络传播模式呈现于我们面前。网络传播方式的无形性、难以追责性、瞬间性等特征使得传统著作权保护手段显得苍白无力，网络传播权的立法保护纷至沓来。笔者在以下的分析论述中着力说明对于在网络环境下的著作权的保护及其保护程度，如何控制这一限度以达到在适当的范围内既能维护权利人利益又不至于阻碍信息对人类社会发展的推动，实现个人权益与公众利益的平衡。 一、网络信息传播权的相关概念 1、著作权中的网络信息传播权 现行的《著作权法》第10条有关著作权内容的第12项中第一次规定了信息网络传播权，“即以有线或者无线方式向公众提供作品，使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品的权利”。2006年5月18日颁布的《信息网络传播权保护条例》的第26条中对信息网络传播的概念作了进一步的阐明，即“以有线或无线方式向公众提供作品、表演或者录音录像制品，使公众可以在其个人选定的时间和地点获得作品、表演或者录音录像制品的权利。” 2、网络传播权在深度链接下的特点 深度链接与一般链接相对应。一般链接是指设链者在其网站或网页上直接显示被链接的地址，网络用户能够清楚地知道设链者的网站或网页同其他网站或网页建立了链接。 而深度链接则与此不同，设链者将被链接对象的网址“埋”在自己的网站或网页当中，网络用户一般很难发现其浏览的内容是从其他网站链接而来。网络用户在链接网站的一步一步地引导之下访问被链接网站，而访问的内容并不存入设链者的服务器上，只在服务器上暂时复制”，一经关机，内容也随之消失。深度链接有以下三个特点： i网络连接实时化。用户浏览网站下载资料等必须是登陆网站时，一旦不与网络连接用户也无法获取资料。

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。

Deep Learning(深度学习)学习笔记整理

Deep Learning（深度学习）学习笔记整理 作者：Zouxy version1.02013-04-08 目录： 一、概述 二、背景 三、人脑视觉机理 四、关于特征 4.1、特征表示的粒度 4.2、初级（浅层）特征表示 4.3、结构性特征表示 4.4、需要有多少个特征？ 五、Deep Learning的基本思想 六、浅层学习（Shallow Learning）和深度学习（Deep Learning） 七、Deep learning与Neural Network

八、Deep learning训练过程 8.1、传统神经网络的训练方法 8.2、deep learning训练过程 九、Deep Learning的常用模型或者方法 9.1、AutoEncoder自动编码器 9.2、Sparse Coding稀疏编码 9.3、Restricted Boltzmann Machine(RBM)限制波尔兹曼机 9.4、Deep BeliefNetworks深信度网络 9.5、Convolutional Neural Networks卷积神经网络 十、总结与展望 十一、参考文献和Deep Learning学习资源

一、概述 Artificial Intelligence，也就是人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。是的，在人类和大量现成数据的帮助下，电脑可以表现的十分强大，但是离开了这两者，它甚至都不能分辨一个喵星人和一个汪星人。 图灵（图灵，大家都知道吧。计算机和人工智能的鼻祖，分别对应于其著名的“图灵机”和“图灵测试”）在1950年的论文里，提出图灵试验的设想，即，隔墙对话，你将不知道与你谈话的，是人还是电脑。这无疑给计算机，尤其是人工智能，预设了一个很高的期望值。但是半个世纪过去了，人工智能的进展，远远没有达到图灵试验的标准。这不仅让多年翘首以待的人们，心灰意冷，认为人工智能是忽悠，相关领域是“伪科学”。 但是自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验，至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段，不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是，Deep Learning。借助于Deep Learning算法，人类终于找到了如何处理“抽象概念”这个亘古难题的方法。

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)

多尺度方法结合卷积神经网络的行为识别

Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2019，55（2）1引言行为识别（Human Action Recognition ，HAR ）是计算机视觉的一个重要分支并具有广泛的应用领域，包括智能视频监控、机器人视觉、人机交互等。传统的行为识别研究主要集中在基于二维RGB 视频图像的行为识别。随着体感技术的进步，越来越多的学者开始在三维空间当中进行行为识别研究。因为在三维空间中能够捕获人体更多的运动信息，这些信息能够为行为识别研 究提供更多的特征信息。 目前的研究方法将基于骨骼的行为识别问题看作是一个时间序列分类问题[1-2]。主要的研究方法有：基于先验知识设计的识别模型，如时空金字塔[3-6]和隐马尔科夫模型[7-8]。时空金字塔方法需要限制输入序列的长度，并只能使用有限的上下文信息。以上工作都需要耗费多尺度方法结合卷积神经网络的行为识别 盖赟1，荆国栋2 1.中国社会科学院大学计算机教研部，北京100089 2.中国气象局气象干部培训学院远程教育中心，北京100081 摘要：为了同时计算行为序列样本在时间和空间的特征，提出了一种基于包含多尺度卷积算子的卷积神经网络识别模型。首先通过叠加的方式将序列样本中的骨骼向量信息整合为一个行为矩阵，然后将矩阵输入识别模型。为了挖掘具有不同邻接关系的骨骼点在描述人体行为时的作用，将卷积神经网络各层中的卷积算子拓展为多尺度卷积算子，并使用该网络得到的特征进行分类。实验在MSR-Action3D 数据集和HDM05数据集获得较好的识别率。关键词：行为识别；时空特征；深度卷积神经网络；深度学习；行为矩阵 文献标志码：A 中图分类号：TP 391.41doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1804-0373 盖赟，荆国栋.多尺度方法结合卷积神经网络的行为识别.计算机工程与应用，2019，55（2）：100-103. GE Yun,JING Guodong.Human action recognition based on convolution neural network combined with multi-scale https://www.wendangku.net/doc/9a928767.html,puter Engineering and Applications,2019,55（2）：100-103. Human Action Recognition Based on Convolution Neural Network Combined with Multi-Scale Method GE Yun 1,JING Guodong 2 1.Department of Computer Teaching and Research,University of Chinese Academy of Social Sciences,Beijing 100089,China 2.Distance Education Center,China Meteorological Administration Training Centre,Beijing 100081,China Abstract ：In order to simultaneously calculate the temporal and spatial feature of behavior sequence samples,a convolu-tion neural network recognition model with multi-scale convolution operator is proposed.Firstly,the skeleton vector in the sequence sample is integrated into a behavior matrix by superposition.Then the matrix is input into the recognition model.The convolution operators in each layers of the convolution neural network are extended to the multi-scale convo-lution operator in order to excavate the role of the bone points with different adjacency relations in describing human behavior,and the features obtained by this network are used to action identify.Experiments on MSR-Action3D dataset and HDM05dataset achieve better recognition rate. Key words ：human action recognition;spatial-temporal feature;deep convolution network;deep learning;action matrix ?模式识别与人工智能? 基金项目：中国社会科学院大学校级科研项目（No.00717014）；国家自然科学基金（No.61602486）。 作者简介：盖赟（1983—），男，博士，讲师，研究领域为模式识别，图像处理，E-mail ：gyunsus@https://www.wendangku.net/doc/9a928767.html, 。 收稿日期：2018-04-28修回日期：2018-06-27文章编号：1002-8331（2019）02-0100-04 CNKI 网络出版：2018-11-16,https://www.wendangku.net/doc/9a928767.html,/kcms/detail/11.2127.TP.20181114.1650.012.html 100万方数据

手写体数字识别系统

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 I

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. II

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)。

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