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[发明专利]一种基于特征降维的手写数字识别方法-CN201910913816.6在审
发明人：马婧华;何苗;路世青;金辉;彭俊杰 -专利权人：重庆理工大学
申请日： 2019-09-25 - 公布日： 2020-01-10 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别技术领域，具体涉及一种基于特征降维的手写数字识别方法，包括：获取用于识别的手写数字图像，经过图像预处理后，得到预处理手写数字图像；通过特征提取处理，提取预处理手写数字图像中的手写数字特征；通过特征降维处理，降低手写数字特征的特征维数，获得低维数的手写数字特征；对低维数的手写数字特征进行特征识别处理，获得手写数字的识别结果。本发明的基于特征降维的手写数字识别方法能够对手写数字特征进行特征降维处理，以减小特征识别的难度和复杂性，从而能够提升对手写数字的识别效果和效率。
手写数字特征降维手写数字识别特征识别图像维数图像识别技术预处理提取预处理图像预处理数字特征特征提取特征维数减小

[发明专利]手写数字识别的增量式模糊支持向量机方法-CN201210451162.8有效
发明人：刘宏兵;邬长安;柳春华;郭颂;周文勇;熊吉春 -专利权人：信阳师范学院
申请日： 2012-11-12 - 公布日： 2013-03-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及手写数字识别的增量式模糊支持向量机方法，可有效解决手写数字准确识别的问题，其解决的技术方案是，包括手写数字的图像的采集和二值化处理；对采集的图像进行分割，构造由手写数字的图像为输入和0-9数字为输出的训练集；构造增量函数，并将该增量函数映射到区间[0,1]；设置以λ表示增量参数和模糊支持向量机的计算复杂性参数；确定手写数字的类别，根据任何两个手写数字之间的分类超平面，确定手写数字的类别，在已知类别的手写数字上检验识别精度，确定手写数字类别的方法；满足用户识别精度，识别未知的手写数字，本发明方法识别精度高，适合支持向量机的训练和识别，简单，易操作，是手写数字识别的增量式模糊支持向量机方法上的创新。
手写数字识别增量模糊支持向量方法

[发明专利]手写数字识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质-CN202011194162.5在审
发明人：范智宇;谢迎 -专利权人：中移（上海）信息通信科技有限公司;中移智行网络科技有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种手写数字识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质。该手写数字识别方法，获取待识别的手写数字图像；将待识别的手写数字图像输入预设的手写数字识别模型，输出识别结果；其中，手写数字识别模型是利用训练样本集对改进后的AlexNet网络结构进行模型训练得到的，改进后的根据本申请实施例，能够准确地识别手写数字。
手写数字识别方法装置电子设备计算机存储介质

[发明专利]一种手写数字识别方法、装置、设备及可读存储介质-CN201810925488.7在审
发明人：张莉;唐白鸽;王邦军 -专利权人：苏州大学
申请日： 2018-08-14 - 公布日： 2018-12-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种手写数字识别方法，该方法包括以下步骤：获取目标手写数字的图像特征，并对图像特征进行重采样，获得目标手写数字的目标数字特征；利用预设数字特征与手写训练特征子集对应关系表，确定与目标数字特征对应的目标特征子集；将目标特征子集和目标数字特征输入到分类器中进行分类预测识别，获得目标手写数字的识别结果。可降低与目标数字特征无关的其他样本集对目标手写数字的识别带来的干扰，可以提高对手写数字的识别精度。本发明还公开了一种手写数字识别装置、设备及可读存储介质，具有相应的技术效果。
目标数字手写数字手写数字识别子集可读存储介质目标特征图像特征获取目标技术效果数字特征特征输入训练特征分类器关系表样本集重采样手写预设分类预测

[发明专利]一种基于卷积神经网络的表单手写数字识别模型-CN202211065290.9在审
发明人：贾涛;赵绍祥;陈兆亮 -专利权人：浪潮软件股份有限公司
申请日： 2022-09-01 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V30/412 文献下载
摘要：本发明特别涉及一种基于卷积神经网络的表单手写数字识别模型。该基于卷积神经网络的表单手写数字识别模型，通过学习和研究LeNet‑5模型的结构特性，基于TensorFlow开源平台和Keras框架搭建一个卷积神经网络模型，使其对表单手写体数字进行识别时，再输入端输入表单的手写数字图片，输出端输出被识别的阿拉伯数字。该基于卷积神经网络的表单手写数字识别模型，支持对表单手写数字的高精度识别，支持基于表单手写数字识别在政务服务办事过程中免填写，为材料识别中手写数字识别提供了规范管理，为在政务服务过程中构建免数字填写的表单填写便民体系提供了基础
一种基于卷积神经网络表单手写数字识别模型

[发明专利]一种基于抗干扰卷积神经网络的手写数字识别系统及方法-CN202211196249.5在审
发明人：孟博;麻斌豪;王德军;王俊 -专利权人：中南民族大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06V30/244 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于抗干扰卷积神经网络的手写数字识别系统及方法。手写文字收集系统获取由不同的用户手写的手写数字图像和真实数字标签。构建干扰手写数字图像生成式对抗网络，将手写数字图像通过干扰手写数字图像生成式对抗网络，预测得到手写数字图像的加噪后弱点特征图像的预测标签，结合真实数字标签构建损失函数模型，通过RMSprop优化器优化网络，得到优化后网络；通过手写文字收集系统采集手写数字图像输出至上位机，得到实时手写数字图像的预测标签。本发明利用生成对抗网络使用一种特别的逆映射生成干扰图像，对标签卷积神经网络进行弱点训练，能识别字迹潦草、有污点的手写数字图像，提升了手写数字识别系统的手写数字识别精度。
一种基于抗干扰卷积神经网络手写数字识别系统方法

[发明专利]一种基于手写数字识别的虚拟人交互方法及系统-CN202310252558.8在审
发明人：许倩倩 -专利权人：许倩倩
申请日： 2023-03-16 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于手写数字识别的虚拟人交互方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：获取在预设交互界面输入的手写数字图像；将手写数字图像输入交互识别模型，获得多个数字识别结果，其中，数字识别模型包括根据输入的手写数字图像进行识别的多个数字识别单元；对多个数字识别结果进行聚类，获得M个数字识别结果类别，并计算获得M个数字识别结果类别在多个数字识别结果内的M个出现频率；将M个出现频率输入虚拟交互分析模型内，获得交互展示方案，通过预设交互界面对多个数字识别结果类别进行展示本发明达到了提升手写数字识别准确性，以及手写数字识别交互工作的可视性、工作效率和效果的技术效果。
一种基于手写数字识别虚拟交互方法系统

[发明专利]手写数字图像识别方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202010858039.2有效
发明人：段莉莉;章磊;索珈顺 -专利权人：湖北师范大学
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2023-06-02 - 主分类号： G06V30/19 文献下载
摘要：本发明涉及一种手写数字图像识别方法、装置、设备及计算机存储介质，方法包括如下步骤：获取记载有手写数字的图像信息；输入图像信息到边缘计算设备中，边缘计算设备包括训练后的手写数字图像识别模型；根据训练后的手写数字图像识别模型，确定与图像信息对应的数字信息。本发明提供的手写数字图像识别方法通过采用能够应用于边缘计算设备中的训练后的手写数字图像识别模型，该训练后的手写数字图像识别模型的模型规模较小，能够方便快速地在边缘计算设备中运行，良好适应边缘计算设备计算力较小和储存空间有限的特点，能够满足在对手写数字图像中数字信息进行识别的过程中，既有较高的识别精确度，又能满足实时性的要求。
手写数字图像识别方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]扫描识别用字码书写规范框-CN200610001802.X无效
发明人：王进礼 -专利权人：王进礼
申请日： 2006-01-20 - 公布日： 2007-09-26 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：手写数字、字母的正确识别率依赖于手写字码的可识别程度和识别技术的水平两个方面，由于受手写数字、字母本身可识别程度的限制，现有识别技术的正确识别率始终在90％左右。这就限制了手写数字识别的广泛应用。发明内容一种规范扫描识别用的手写数字和字母的方法，其特征是在书写位置印制限制手写数字、字母笔画结构的图形；该图形由7个线段组成、可以表达全部数字和ABCDEFGH字母形状，与数码管的“日”字形状相似；在识别中其颜色和形状可由扫描识别系统过滤掉。该方法对书写的全部笔画元素进行结构规范，提高手写字码的可识别程度，从根本上提高正确识别率。
扫描识别用字书写规范

[发明专利]一种基于CNN和RNN模型的手写试验数据自动识别方法-CN201811018448.0在审
发明人：廖肇毅;薛峰;张伟平;李汉钊;刘丽荣;张熙;李通;张雅洁;张广伟;孔蓓蓓;邓琨;温启良;赵国杰;许德成;张渊渊 -专利权人：广东电网有限责任公司东莞供电局;深圳市康拓普信息技术有限公司
申请日： 2018-09-03 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：一种基于CNN和RNN模型的手写试验数据自动识别方法，包括以下步骤：S1，提取与手写试验数字识别相关的历史数据：通过建立与试验数据上报系统的数据接口，获取到各类试验表单数据图片；S2，对数据进行扩展：对步骤一的数据图片进行扩展；S3，训练手写试验数字识别CNN+RNN模型；S4，识别手写试验数字：根据步骤三得出的手写试验数字识别CNN+RNN模型，识别出新的手写试验数字图片中的数字；S5，现场核验：现场人员检查后，反馈识别的试验数字是否与输入的数字一致本发明通过对图片的处理和模型的训练，识别试验表单上的手写数字，可直接识别出数据串，包括数据串中的小数点，可实现对现场作业终端台账、表单的自动记录。
手写试验数字试验数据自动识别试验表数据串小数点图片历史数据人员检查上报系统手写数字数据接口现场作业直接识别自动记录单数据核验终端反馈

[发明专利]手写数字的识别方法及装置-CN201810381801.5在审
发明人：薛豪;张第;魏进武 -专利权人：中国联合网络通信集团有限公司
申请日： 2018-04-25 - 公布日： 2018-09-28 - 主分类号： G06K9/34 文献下载
摘要：本发明提供的手写数字的识别方法及装置，通过采用接收待识别手写数字的原始图片，对所述原始图片进行二值处理，获得所述待识别手写数字的二值图片；对所述二值图片进行矩阵化处理，获得所述待识别数字图片对应的特征向量；利用预设的支持向量机模型对所述特征向量进行识别，获得所述待识别手写数字的识别结果的方式，从而利用支持向量机模型对手写数字进行识别，以避免现有的采用人工识别的方式而带来的识别效率低以及识别准确度低的问题
手写数字支持向量机模型二值图片特征向量原始图片矩阵化处理准确度人工识别数字图片预设

[发明专利]一种手写体数字识别方法及系统-CN201310300739.X在审
发明人：张莉;周伟达;王邦军;何书萍;杨季文;李凡长 -专利权人：苏州大学
申请日： 2013-07-18 - 公布日： 2013-11-20 - 主分类号： G06K9/68 文献下载
摘要：本申请提供一种手写体数字识别方法及装置，该方法通过接收用户输入的手写体数字图像；提取手写体数字图像的M种协方差特征，M的取值为大于1的任意一个正整数，最后根据预先设置的各个训练图像的M种协方差特征、预先设置的各个训练图像所携带的类别标签以及手写体数字图像的M种协方差特征对手写体数字进行识别，本申请通过提取手写体数字图像的M种协方差特征对手写体数字进行识别，其中，M的取值为大于1的任意一个正整数，避免了现有技术在进行手写体数字识别的过程中，因为只能采用单一的协方差特征，导致手写体数字识别不准确的问题。
一种手写体数字识别方法系统

[发明专利]一种基于改进YOLOv3的单证图像中数字信息区域识别方法-CN202011137363.1有效
发明人：柯逍;王俊强;林艳 -专利权人：福州大学
申请日： 2020-10-22 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V30/14 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进YOLOv3的单证图像中数字信息区域识别方法，包括步骤：获取手写数字图片，并对获取的手写数字图片集合进行预处理与标注，得到训练集；训练YOLOv3网络，用以检测和识别单证图像手写体数字信息区域；训练卷积神经网络CNN，用以识别单个手写体数字；用训练好的YOLOv3网络和卷积神经网络模型CNN对单证图像中手写数字信息区域的进行检测识别和重识别。本发明有效提升了复杂场景下单证图像中手写数字信息识别的准确率。
一种基于改进 yolov3 图像数字信息区域识别方法

[发明专利]一种生成式对抗网络手写图像数字标签判别系统及方法-CN202211311577.5在审
发明人：黄龙彬;张锴;谭超 -专利权人：武汉航城智慧科技有限公司
申请日： 2022-10-25 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06V30/226 文献下载
摘要：本发明提出了一种生成式对抗网络手写图像数字标签判别系统及方法。本发明系统包括手写文字识别系统、上位机。本发明方法通过手写文字识别系统采集多幅手写数字图像并标记真实数字标签；构建条件生成式对抗网络，将每幅手写数字图像以及真实数字标签通过条件生成式对抗网络得到每幅手写数字图像标签为真假概率，训练得到优化后条件生成式对抗网络；手写文字识别系统将手写数字图像以及数字标签输出至上位机；上位机判断手写数字图像的数字标签是否识别正确。
一种生成对抗网络手写图像数字标签判别系统方法

[发明专利]一种易混淆数字手写体的再识别方法-CN201810767088.8有效
发明人：王彬;杜芬;龙雨涵;刘畅;郭子洋 -专利权人：昆明理工大学
申请日： 2018-07-13 - 公布日： 2022-05-20 - 主分类号： G06V30/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种易混淆数字手写体的再识别方法，属于模式识别和机器学习技术领域。本发明先根据手写体数字0‑9识别出易混淆手数字写体4、9和易混淆手数字写体3、5、8，对其进行再次识别，能够有效的识别外形相似的手写体数字；同时优于现有的t‑SNE，相较于现有方法避免了大量手写体数字被识别错误而降低工作效率
一种混淆数字手写体识别方法

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