论文研究 使用神经网络的手写数字和字母字符识别和签名验证

手写签名和字符识别由于其众多的应用而成为具有挑战性的研究主题。在本文中，我们提出了一个包含三个子系统的系统。这三个子系统分别致力于手写英文字母字符（大写和小写），数字字符（0-9）和单个签名的脱机识别。该系统包括多个阶段，例如图像预处理，后处理，分割，所需字符和签名数量的检测，特征提取以及最后的神经网络识别。首先，在将扫描图像转换成灰色图像之后，对扫描图像进行过滤。然后应用图像裁剪方法来检测签名。然后，通过对裁剪后的图像进行后处理来确保准确的识别。MATLAB已用于设计系统。然后测试子系统中的几个样本，发现结果令人满意，成功率约为97％。图像质量起着至关重要的作用，因为质量差