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1、 本科毕业设计论文基于卷积神经网络的手写数字与写字人识别学院专业学生学生学号指导教师提交日期 年 月 日摘 要标题：小二号，黑体，居中，单倍行距，段前、段后各0.5行，两字中间空2字符摘要正文共400600个字；小四号，宋体，1.5倍行距，段首行空两个汉字炔烃和叠氮化合物的点击化学反响，有着快速、百分百原子利用率、产物高选择性等众多优点，被誉为点击化学中的精华。基于此反响拓展而来的点击聚合反响，迅速在高分子材料领域获得了了广泛关注和应用。我们还尝试了采用不同单体，在最优条件下进展反响，均获得了高分子产物。说明了该反响体系的普适性。此处隔一行关键词：多变量系统；预测控制；环境试验设备“关键词：小
2、四号，黑体；关键词35个：小四号，宋体；关键词之间用分号隔开；最后一个关键词不打标点符号另起页：外文摘要例；英文摘要和关键词应该是中文摘要和关键词的翻译Abstract标题：小二号，Times New Roman字体，居中，单倍行距，段前、段后各0.5行正文：小四号，Times New Roman字体，1.5倍行距，两端对齐Artificial Neuron Network (ANN) simulates human beings brain function and build the network structure. Convolutional Neural Network (CNN)
3、 have many advantage, such as (2) This paper introduces the common pretreatment method of image, such as collecting image, normalization, graying and binarization. And apply these to the handwritten numeral recognition experiment and handwritten numerals writer recognition experiments.Keywords: Writ
4、er recognition；Convolutional Neural Network；Handwritten character recognition(“Keywords：Times New Roman字体，小四号，加粗，居左关键词：Times New Roman字体，小四号另起页：目录例目 录标题：小二号，黑体，居中，两字之间空2字符，目录为电脑自动生成各章标题、结论、参考文献、致：黑体，四号；其余：宋体，小四号，行距1.5倍摘要IAbstractII目录III第一章绪论11.1引言11.2研究背景11.3研究现状11.4论文结构2第二章卷积神经网络的根底知识32.1卷积神经网络的网络结
5、构32.1.1输入层32.1.2输出32.2卷积神经网络的学习规律32.2.1前向传播42.2.2反向传播42.2.3学习特征图的组合52.3本章小结5第三章基于卷积神经的手写数字与写字人识别算法设计63.1输入输出层的设计63.2隐藏层的设计63.3本章小结6第四章手写数字与写字人识别实验过程与其结果74.1手写数字识别实验74.1.1样本简介74.1.2Writer Depend类数字识别实验74.1.3Writer Depend类数字识别实验结果分析84.1.4Writer Independ类数字识别实验114.2写字人识别实验114.2.1样本简介114.2.2两位写字人识别实验124
6、.3本章小结14结论151.论文工作总结152.工作展望15参考文献16致1813 / 17第一章 绪论各章标题：黑体，小二号，居中，单倍行距，段前、段后各0.5行；章节序号与标题之间空一字符1.1 引言各节一级标题：黑体，小三号，居左，单倍行距，段前、段后各0.5行 正文：1.5倍行距；中文：宋体，小四号，每段首行空2个汉字；字母和阿拉伯数字：Times New Roman字体，小四号 当今社会，科技的飞速开展为大家提供了快捷与舒适，但与此同时也增添了在信息安全上的危险。在过去的二十几年来，我们通过数字密码来鉴别身份，但是随着科技的开展，不法分子借用高科技犯罪的案例年年增高，密码被盗的情况时
7、常发生。因此，怎样科学准确的区分每一个人的身份那么成为当今社会的重要问题。1.2 研究背景 随着科技的日益开展，传统的密码因为记忆的繁琐以与容易被盗，似乎已经不再能满足这个通信兴旺的社会的需求。人们急需一种更便捷而且辨识度更高的方式来辨识身份。循着便捷与辨识度高这两个约束条件Error! Reference source not found.正文中引用文献序号用小4号Times New Roman体、以上角标形式置于方括号中，我们联想到的便是存在于每个人身上的生物特征，所以基于每个人身上不同的生物特征而研究的鉴别技术现在成为了身份区分技术上的主流。1.3 研究现状 笔迹获取的方式有两种，所以鉴
8、别方式也分为离线鉴别和在线鉴别1 此处引用连续多篇文献，序号用逗号隔开。在线鉴别是采用专用的数字板来实时收集书写信号。由文献4-7 此处参考文献为文中直接说明，其序号应该与正文排齐可知，因为信号是实时采集的，所以能采集的数据不仅包括笔迹序列，而且可以采集到书写时的加速度、压力、速度等丰富有用的动态信息。1.4 论文结构本文分为四章。其中第一章简述了笔迹识别的研究背景和意义以与笔迹识别的根底知识等。第二章节从卷积神经网络的开展历史、网络结构、学习规律三方面详细的讲述了卷积网络的根底知识。第三章针对本文中的手写数字与写字人实验具体设计卷积神经网络的网络结构以与训练过程。第五章节是手写数字识别与写字
9、人识别实验的结果与分析。第二章 卷积神经网络的根底知识各章标题：黑体，小二号，居中，单倍行距，段前、段后各0.5行；章节序号与标题之间空一字符2.1 卷积神经网络的网络结构各节一级标题：黑体，小三号，居左，单倍行距，段前、段后各0.5行正文：1.5倍行距；中文：宋体，小四号，每段首行空2个汉字；字母和阿拉伯数字：Times New Roman字体，小四号卷积神经网络作为深度学习的一个分支，在网络结构上同样含有深度学习的“深度性。网络拓扑结构是一个多层的神经网络7，网络的每一层由多个独立的神经元组成的二维平面组成。网络一般分为输入层、卷积层、池化层、全连接层、输出层等。2.1.1 输入层各节二级
10、标题：黑体，四号，居左，单倍行距，段前、段后各0.5行因为卷积神经网络可以直接的承受二维的视觉模式8，所以我们可以直接把简单预处理后的二维图像输入到输入层中。2.1.2 输出2.2 卷积神经网络的学习规律2.2.1 前向传播 如果用l来表示当前的网络层，那么当前网络层的输出如公式2-1所示：2-1公式：公式一般居中书写；序号按章编排，如本公式为第二章第一个公式，那么序号为2-1 其中为网络的输出激活函数。在本文实验中，网络的输出激活函数选用sigmoid函数，因此网络的输出均值一般来说趋于0。2.2.2 反向传播2.2.3 学习特征图的组合2.3 本章小结第三章 基于卷积神经的手写数字与写字人
11、识别算法设计3.1 输入输出层的设计3.2 隐藏层的设计3.3 本章小结第四章 手写数字与写字人识别实验过程与其结果各章标题：黑体，小二号，居中，单倍行距，段前、段后各0.5行；章节序号与标题之间空一字符4.1 手写数字识别实验各节一级标题：黑体，小三号，居左，单倍行距，段前、段后各0.5行4.1.1 样本简介各节二级标题：黑体，四号，居左，单倍行距，段前、段后各0.5行正文：1.5倍行距；中文：宋体，小四号，每段首行空2个汉字；字母和阿拉伯数字：Times New Roman字体，小四号本论文的手写数字识别实验当中所用的样本分为两类，一类是训练样本集，另一类是测试样本集。 实验当中的训练样本
12、集采用的是手写数字MNIST数据库。这个数据库当中包含训练集样本60000个样例和测试集样本10000个样例。MNIST数据库当中的数字样本已经全部大小归一化灰度化并且集中到同一个固定大小的图像当中。该数据库包括MST的SD-1和SD-3数据库，当中包含一系列的二级制的手写数字图像。其中SD-1的收集者来源是某高中的在校学生，而SD-3是由人口调查局员工收集的。那么我们的训练样本集也就是MNIST当中的训练样本集有30000个样本来自SD-3，而另外30000个样本来自SD-1。这60000个训练样本分别来自约250个采集者。4.1.2 Writer Depend类数字识别实验4.1.2.1
13、ABCvsA数字识别实验各节三级标题：黑体，小四号，居左，单倍行距，段前、段后各0.5行实验容：以A写字人、B写字人和C写字人，合计3000个数字0到9的数字图像数据为训练样本集。A写字人的1000个数字0到9的数字图像数据为测试样本集。学习率为1，单次训练样本数为10个，共训练40次。假设识别所得数字与给定的标签匹配，那么视为正确；不匹配那么视为错误。表4-1 ABCvsA数字识别实验结果表的标题：位于表的上方，一般居中，宋体，五号；表的序号：按章编排，如此表为第四章第一个表，那么序号为“表4-1，序号与文字描述之间空一格表格不加左、右列线；表数字空缺的格加“字线表中文字：宋体，五号训练样本
14、ABC样本个数3000测试样本A样本个数1000训练次数单次训练样本数10学习率1正确率99.50%4.1.2.2 ABCvsABC数字识别实验 实验容：以A写字人、B写字人和C写字人，合计3000个数字0到9的数字图像数据为总样本集。在总样本集当中随机抽取2400个为训练样本集，余下的600个为测试样本集。学习率为1，单次训练样本数为10个，共训练40次。假设识别所得数字与给定的标签匹配，那么视为正确；不匹配那么视为错误。表4-2 ABCvsABC数字识别实验结果训练样本ABC样本个数2400测试样本ABC样本个数600训练次数40单次训练样本数10学习率1正确率92.00%4.1.3 Wr
15、iter Depend类数字识别实验结果分析 下面我们选取Writer Depend类数字识别实验当中的两个典型的例子ABCvsA数字识别实验以与MNIST&ABCvsA数字识别实验的结果做详细分析。我们从ABCvsA数字识别实验中的训练样本集和测试样本集的手写数字图像样本集当中分别随机抽取一幅图像如图4-1所示。a) 实验训练集 b)实验测试集图4-1 ABCvsA数字识别实验集图的标题：位于图的下方，一般居中，宋体，五号；图的序号：按章编排，如此表为第四章第一个图，那么序号为“图4-1，序号与文字描述之间空一格图中假设有分图时，分图号用a)、b)等置于分图之下下面我们对上述的训练集和测试集
16、进展40次学习率为2，单次训练样本为10的迭代，得到错误率为0.50%，而其中每次训练时的误差值组成的历史误差值画图分析如下：4.1.4 Writer Independ类数字识别实验实验容：以MNIST数据库为训练样本集，共计60000个训练样本。以A写字人合计1000个数字0到9的数字图像数据为测试样本集写字人识别实验4.1.5 样本简介4.1.6 两位写字人识别实验4.1.6.1 单个数字的写字人识别实验 实验容：以A写字人，合计800个数字5的数字图像数据加上B写字人，合计800个数字5的数字图像数据，共计1600个样本为总样本集。随机选取其中的1200个样本为训练样本集，其余的400个
17、样本为测试样本集。学习率为2，单次训练样本数为10个，共训练30次。假设识别所得写字人与给定的标签匹配，那么视为正确；不匹配那么视为错误。表4-3 单个数字写字人识别实验结果训练样本A5&B5样本个数1200测试样本A5&B5样本个数400训练次数30单次训练样本数10学习率2正确率99.75%4.1.6.2 单个数字的写字人识别实验结果分析4.2 本章小结。结论总结标题：黑体，小二号，居中，单倍行距，段前、段后各0.5行1. 论文工作总结各节一级标题：黑体，小三号，居左，单倍行距，段前、段后各0.5行2. 工作展望参考文献参考文献标题：黑体，小二号，居中，单倍行距，段前、段后各0.5行1 L
18、eCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognitionJ. Proc. IEEE, 1998, 86(11): 2278-2324.期刊文献序号作者文献题名J刊名,出版年份,卷号(期号)：起-止页码.2 国钧，绍业，王凤翥.图书馆目录M.:高等教育，1957.15-18.学术著作序号作者书名M.出版地:, 出版年: 起-止页码 . 3 Ngiam J, Chen Z, Chia D, et al. Tiled convolutional neural networksC
19、, Advances in Neural Information Processing Systems. 2010: 1279-1287.有ISBN号的论文集序号作者题名A.主编论文集名C出版地：,出版年：起-止页码. 4 田露. 基于多特征数据融合的离线中文笔迹鉴别研究D. 大学, 2011.5 慧档. 笔迹鉴别方法研究D. 大学, 2002.6 梁亮. 图像处理技术在笔迹鉴定系统开发过程中的应用与研究D. 工业大学, 2007.7 先昌. 基于卷积神经网络的深度学习算法与应用研究D. 工商大学, 2014.8 王强. 基于CNN的字符识别方法研究D. 师大学, 2014.学位论文序号作者题
20、名D保存地：保存单位,年份.9 锡洲.一种温热外敷药制备方案P.中国专利:881056073，1989-07-26.专利文献序号专利所有者专利题名P专利国别：专利号,发布日期.10 GB/T 16159-1996，汉语拼音正词法根本规那么S.技术标准序号标准代号,标准名称S.出版地：出版者,出版年11 希德.创造学习的新思路N.人民日报，1998-12-25(10).报纸文章序号作者题名N报纸名,出版日期(版次)12 西桥.核反响堆压力管道和压力容器的LBB分析R.:清华大学核能技术设计研究院，1997.报告序号作者文献题名R报告地：报告会主办单位,年份13 王明亮.关于中国学术期刊标准化数据
21、库系统工程的进展EB/OL.cajcd.edu/pub/wml.txt/980810-2.html1998-08-16/1998-10-04.电子文献序号作者电子文献题名文献类型/载体类型文献网址或出处,发表或更新日期/引用日期(任选)14 Krizhevsky A, Sutskever I, Hinton G E. Imagenet classification with deep convolutional neural networksC, Advances in neural information processing systems. 2012: 1097-1105.15 Zeiler M D, Fergus R. Visualizing and understanding convolutional networksM, Computer VisionECCV 2014. Springer International Publishing, 2014: 818-833.16 Zeiler M D, Krishnan D, Taylor G W, et al. Deconvolutional networksC,Proc. CVPR, 2010: 2528-2535.
