目 录摘要 ⅠABSTRACT Ⅱ第一章绪论1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状1.2神经网络在手写体数字识别中的应用1.3 论文结构简介第二章手写体数字识别2.1手写体数字识别的一般方法及难点2.2 图像预处理概述2.3 图像预处理的处理步骤2.3.1 图像的平滑去噪2.3.2 二值话处理2.3.3 归一化2.3.4 细化2.4 小结第三章特征提取3.1 特征提取的概述3.2 统计特征

反向传播（Back-Propagation，BP）学习算法简称BP算法，采用BP算法的前馈型神经网络简称BP网络。BP网络是多层感知器的一种，它具备多层感知器的特点，同时也有自己的特点。多层感知器包括输入层、隐藏层、输出层，其中隐藏层可以有多个，而我们BP网络中隐藏层只有一个，其简单构造如图所示：图1 多层感知器结构图而我们用到的BP网络中的具体信号流如图所示，它有一个反向传播的过程，这也是对传播

3.特征提取：通过Matlab的图像处理工具箱，提取出图像中的安全帽区域和人头区域的特征，例如颜色、形状、尺寸等。5.模型测试和评估：使用测试数据集对模型进行测试和评估，以确定模型的准确性和可靠性，如果需要可以进行迭代和优化。Matlab安全帽检测是利用Matlab进行图像处理和机器学习算法，对人员佩戴安全帽情况进行检测的一种方法。4.模型训练：利用机器学习算法，针对特定的数据集进行训练，以获得更

【摘 要】摘 要:为快速识别身份证号码，以计算机视觉系统为技术手段，以第二代居民身份证为研究对象，从身份证号码图像中提取号码数字0—9的空间分布特征和结构特征，采用相似系数最大和结构特征一致准则，应用MATLAB软件编程实现了身份证号码的快速识别.运用图像处理和模式识别技术，实现了身份证号码图像的预处理、图像分割、号码图像的修正、号码体的定位、号码体的识别等算法，建立了基于摄像头的身份证号码识别系

随着计算机在各个领域的广泛应用，为了得到宽视角、高分辨率图像，图像拼接技术逐渐成为计算机图形学、计算机视觉、模式识别等领域的研究热点，得到越来越多人的关注。图像拼接技术就是将数张有重叠部分的小视角图像(可能是不同时间、不同视角或者不同传感器获得的)拼成一幅宽视角的无缝高分辨率图像，满足人们在各个领域研究的需要的技术。