Handwritten Digit Recognition Using Image Processing

Handwritten Digit Recognition using image processing report in python. Handwritten Recognition is the process of recognizing handwritten character separated by the different input signals into offline handwritten recognition and online handwritten recognition. Click here to get complete Python projects lists.

In this paper, we started collecting data sets with a large resolution of images for training and testing from different people. Next, handwritten digital images are converted into binary images and fed to our handwritten digit recognition system.

Using Convolutional Neural Network, we developed an offline handwritten digit recognition system in Python language, and we also improved the recognition rate performance with the lower error rate. The best accuracy of recognition from our handwritten digital recognition system is 99.75 percent.

Conclusion 

Handwritten Digit Recognition using image processing management report in phython is the first step towards the vast field of Artificial Intelligence and Computer Vision.

With the advance of technology, new algorithms are emerging every day that can make computers do wonders. Machines can recognize images and understand the handwriting of different people that humans themselves have failed to understand or understand from the image.

As seen from the experiment’s results, CNN proves to be far better than other classifiers. With more convolution layers and more number of hidden neurons, the results can be made more accurate. The aim of the proposed work was to open the way to digitalisation.

Although the goal is to recognize the digits, it can be extended to letters and then the handwriting of a person. This can completely eliminate the need for typing. Handwritten Digit Recognition management.