基于BP神经网络的字符识别系统
基于BP神经网络的字符识别技术研究的开题报告
基于BP神经网络的字符识别技术研究的开题报告1. 研究背景与意义随着计算机技术的发展，字符识别技术的研究也越来越受到关注。
字符识别技术的应用范围广泛，如文字识别、图像处理、手写签名等领域。
其中，基于BP神经网络的字符识别技术受到了广泛关注。
BP神经网络具有强大的学习和归纳能力，可以自适应地进行模式识别和分类，因此被广泛应用于字符识别领域。
本论文旨在研究基于BP神经网络的字符识别技术，提高字符识别的准确率和稳定性，扩展其应用范围，具有一定的理论和实际应用意义。
2. 研究内容和目标本论文的研究内容主要包括以下几个方面：(1) BP神经网络字符识别原理的分析和研究(2) BP神经网络参数设置和训练过程的优化(3) 实现基于BP神经网络的字符识别系统，并进行实验验证目标是实现一个高效、准确、稳定的字符识别系统，提高字符识别的准确率和稳定性，拓展其应用范围，为相关领域的应用提供一定的理论和实际支持。
3. 研究方法本论文主要采用理论和实验相结合的方法，具体研究方法包括：(1) 分析和研究BP神经网络字符识别原理，探讨其优点和不足之处；(2) 从网络结构、学习率、激活函数等方面优化BP神经网络训练过程；(3) 收集符合该研究对象的数据集，进行网络训练和实验验证；(4) 对实验结果进行比较分析，并提出进一步改进的建议。
4. 预期成果(1) 对基于BP神经网络的字符识别技术原理进行深入探讨，提出相应的优化策略；(2) 实现基于BP神经网络的字符识别系统，并对实验结果进行分析；(3) 提高字符识别的准确率和稳定性，拓展其应用范围；(4) 对字符识别技术研究提供一定的理论和实践支持。
5. 研究计划与进度安排本论文的研究周期为一年，具体的进度安排如下：第一、二个月：对BP神经网络字符识别原理进行分析，撰写相关文献综述。
第三、四个月：从网络结构、学习率、激活函数等方面优化BP神经网络训练过程。
第五、六个月：收集符合该研究对象的数据集，进行网络训练和实验验证。
基于BP神经网络的手写数字识别系统研究
基于BP神经网络的手写数字识别系统研究一、概述随着信息技术的快速发展，手写数字识别技术已成为人工智能领域的一个重要研究方向。
手写数字识别系统能够自动地将手写数字图像转化为计算机可识别的数字信息，广泛应用于银行票据处理、邮政编码识别、移动支付等领域，极大地提高了工作效率和准确性。
BP神经网络作为一种强大的机器学习方法，在手写数字识别中展现出了显著的优势。
BP神经网络通过模拟人脑神经元的连接方式和信息处理机制，能够自动学习和提取手写数字图像中的特征，并通过不断调整网络参数来优化识别性能。
基于BP神经网络的手写数字识别系统具有较高的识别精度和鲁棒性。
BP神经网络在手写数字识别中的应用也面临着一些挑战。
手写数字的形态各异，存在大量的噪声和干扰因素，这要求神经网络具备强大的特征提取和抗干扰能力。
如何设计合理的网络结构、选择适当的训练算法以及优化网络参数，也是提高手写数字识别性能的关键问题。
本文旨在研究基于BP神经网络的手写数字识别系统，通过深入分析手写数字图像的特点和神经网络的原理，探索有效的特征提取和识别方法，以提高手写数字识别的准确性和稳定性。
本文还将对神经网络的优化算法进行研究，以进一步提高系统的性能。
1. 手写数字识别的背景与意义随着信息技术的迅猛发展，手写数字识别技术作为计算机视觉和模式识别领域的重要分支，逐渐受到广泛关注。
手写数字识别技术旨在通过计算机自动解析和识别手写数字，将其转化为计算机可处理的数字信息，从而实现信息的快速录入和处理。
手写数字识别技术具有广泛的应用场景和深远的意义。
在金融行业，手写数字识别技术可以应用于支票、汇票等票据的自动处理，提高业务处理效率，降低人为错误率。
在邮政行业，该技术可以辅助实现邮政编码的自动识别，提升邮件分拣速度和准确性。
在考试评分、数据录入、表单处理等场景中，手写数字识别技术也能发挥重要作用，显著提高工作效率和质量。
基于BP神经网络的手写数字识别系统研究具有重要的理论和实践价值。
基于BP神经网络的印刷体字符识别系统的研究
基于 BP 神经网络的印刷体字符识别系统的研究
ABSTRACT
This article is mainly concerned about the auto-recognition of printed English letters and digits in image. In the system's design, this paper introduces the neural network pattern recognition technology and presents a design work of Character Recognition System based on BP neural network. In this paper, the whole system is divided into three main modules (pretreatment, feature extraction and crude classification, and the character classifier based on BP) for a detailed description. To improve the performance of the system and to reduce the error rate and rejection rate as much as possible, this article carefully analyses the key and difficult problems which were encountered in the design of these three main modules, and proposes the following solutions ： 1. In the design of Pretreatment module, a variety of image processing technology is concerned. A series of algorithm including the removal of discrete miscellaneous noises, character segmentation and slope adjustment is proposed. The realization of these algorithms lays a solid foundation for Character Feature Extraction. 2. Character Feature Extraction is the key point, which decides the success of the overall design. After comparing several popular feature extraction methods, a rough classification method based on the features of closed curves and vertical lines in character skeletons is presented. It evenly divides the original aggregate including 62 characters into three subsets to lower the difficulty of follow-up treatments. This paper brings about an algorithm of extraction which combines rough grid feature and regulated projection feature. It balances overall and partial features of characters and makes identity of similar English letters easier. 3. In the design process of Characters Classifier based on BP, we carefully studied the key problems in network design which consists of network framework design, parameters design, network training and network recognition, and put forward a set of network design options to optimize network performance. The effectiveness of the optimization program was verified in the final system test. This paper shows that character recognition system ba位论文
基于BP神经网络的手写字符识别系统
难 以找 到一个 相对 求 解 问题 而言 最 优 的 网络 结 构．
１ Ｂ Ｐ神 经 网络 的 设 计
如果对 于所要 解 的 问题 ， 仅 依 靠典 型 的 ３层 仅 Ｂ Ｐ网络结构 来解 决 ， 想 得 到 一个 最 优 的解 ， 要 就得
中首 先建 立 了 ３个不 同的 网络 ， 成 网络 组合 ， 一 形 进 步提 高识别 精 度． 网络的具 体设 置 如下 ： ３个 Ｎｅｌ的输 入层单 元 数用 ５ ｔ ×５的特征 摸板 取 特 征值 ， 用 １ 隐含层 ， 中单 元个 数 为输 入 单元 的 使 个 其
别 系统，
关 键 词 ： 式 识 别 ； 工神 经 网 络 ； Ｐ神 经 网络 模 人 Ｂ 中图分类号 ：Ｐ ９．１ Ｔ ３ １４ 文献 标 识 码 ： Ａ
Ｂ Ｐ神 经网络 ［作为人 工 神经 网络 的一个 分支 ， １
现在 已经 成 为 其 最 广 泛 的应 用 ， 文 主要 研 究 Ｂ 本 Ｐ
要 反 复地重 新对 网络 进 行 设 计 和 取值 ， 难 找 到一 很
个满 意 的解 ． 这样 的网络还存 在 一个更 大 的缺点 ， 就 是针 对性很 强 ， 个 网络 只能解 决某一 方 面的问题 ， 一
Ｎｅ２的输 入层 单元 数用 ６ ｔ ×６的特征 摸板 取特 征值 ， 用 ２ 隐含层 ， 中单元个 数分 别为输 入单 使 个 其
成 部分 都可 以根 据 问题 的 复 杂度 来 自动 调整 ， 以求 达 到性 能最 优． 而加快 了寻求 最 优解 的进 度 ． 从 使整 个 网络 可 以随时 得 到调 整 ， 意 地改 变 输 入 、 出 、 任 输
基于BP网络的字符模式识别
第24卷 第02期计 算 机 仿 真2007年02月 文章编号:1006-9348(2007)02-0145-04基于BP网络的字符模式识别邓文华(温州大学管理学院,浙江温州325035)摘要:神经网络理论已经成为解决某些问题的重要手段的方法。
但利用神经网络进行解决问题和设计的时候,必定会涉及到大量的有关数值计算等问题,所以利用计算机对神经网络模型进行仿真和辅助设计时,仍是件很麻烦的事情。
所以MAT LAB的便利受到了青睐,BP网络在人工神经网络中应用最为广泛,而且在理论上十分完善,网络结构也比较直观。
在BP网络中,模式识别是应用比较广泛的一个方面。
该系统使用MAT LAB中神经网络工具箱对英文表中的26个字母进行识别。
通过建立网络,训练网络,测试网络,最后进行仿真,完成了正确识别26个英文字母的功能。
该系统的操作界面简洁、友好、使用简单方便。
关键词:神经网络;模式识别;网络中图分类号:TP319.9 文献标识码:APa ttern Recogn ition Ba sed on Bp NetworkD EN G W en-hua(School ofM anagement,W enzhou University,W enzhou Zhejiang325035,China)ABSTRACT:Neural net work has already become an i m portant method for resolving some p roblem s,but whenmaking use of the neural net work to solve p roblem s,large quantity of calculation must be involved,so it is still ap iece of troublesome affair.Therefore MAT LAB gets a very good reputation in this area.BP net work is one of thew idest app lication areas in the artificial neural net w ork,its theory is very perfect,and its structure is verysi mp le.Pattern recognition is very popular in BP net work app lication.26letters of alphabets are identified byusing MAT LAB and its neural net work tool box in this system.The step s of the p rogram are creating the net work,training the net work,testing the net work and the last is to carry out the emulation.In the end the system canidentify the26letter of alphabets successfully.A brief and si mp le interface,easy to use are the features of thesystem.KEYWO RD S:Neural net w ork;Pattern recognition;Net w ork1 引言目前,神经网络理论已经成为解决某些问题的手段的方法,而且这类问题在利用传统方法是很难或者无法解决,或者在处理上尚存困难。
BP神经网络在脱机手写吾美藏文识别系统中的应用
１ 引 言
目前 在我 国大 约有 ５０多万藏族 同胞 是使 用 藏 ０ 文的， 在他 们 的 日常 生活 中 ， 大部 分还 是使 用传 统 绝
２ 识 别 系统 设 计 方 案
２． 预 处 理 １
印刷体 文字 图像经 过 扫描 仪扫 描之 后得 到 了待
识别 图像 ， 由于 在扫 描 的过 程 当中会 出现多 种 干扰 ，
第二步 ， 为了使特 征数 变 少 ， 需要 进 行特 征选 择 。本 文采用 降维 映射 法进行 特 征选 择 ， ２ 用模 板法 将 ５个
初 步提取出的特 征值 进行 水平 投影 之后形 成 ５个 特
对 于手写文字提取 了 ５Ｘ ２ 特征 ， 过水 平投 ５个 ５＝ 经 影之后 只有 ５个 特征 值 ， 作为 神经 网络 的输 入 ， 此 因 输入 节点为 ５个 ， 根据隐含层个数 大约为输 入节点 两 倍关系 ， 隐含层取 １ Ｏ个节点 ， 出层取 ４个 节点 ． ４ 输 这 个输 出为 四位二进 制数 ， 表神经 网络输 出 的数字 类 代
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ： Ｔ ｅ ｐ ｐ ｒｍａｎ ｙ ｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｔ ｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ｅ ｈ ｉ ｕ ｓ ｏ ｆ ｌ ｅ ｈ ｎ ｗ ｔ ｎ Ｗｕ ｉ ｏ ｔｓｙｅ ｈ ａ ｅ ｉ ｌ ｉ ｓ ｅ ｅ ｏ ｎ ｔ ｎ ｔ ｃ ｎ ｑ ｅ ｆｏｆ ｉ ａ ｄ ｒ ｔ ｍｅ ｎ ｔｌ ．Ａ ｔ ｒ ｃ ｈ ｉ －ｎ ｉ ｅ ｆ ｆ ｅ
ｓｍ ｌｎｍ） ａ ｐｅｕ 函数 ， 计算 步骤 如下 ： １ ）正 向传播 输 出
２期
赵冬香 ：Ｐ神经 网络 在脱 机手 写吾美 藏 文识别 系统 中的应用 Ｂ
５ １
２ ）反 向传播 修正 权 值
基于BP神经网络算法的车牌字符识别系统设计（精品）
[：j型蜒曰墅霹麓………。
文章编号：1002—8692(2008)S1-0140—03基于B P神经网络算法的车牌字符识别系统设计张玲，张呜明，何伟(重庆大学通信工程学院，重庆400030)·实用设计·【摘要】构建车牌字符识别系统，并对系统中B P网络反传学习速率进行改进，提高了识别率并降低学习时间；在特征提取上针对汉字综合采用非均匀网格特征和外围特征提取法，字母与数字采用均匀粗网格特征加笔划密度特征提取法。
优化了系统的识别精度并提高了识别速度。
采用B P算法增强了车牌识别的容错性、鲁棒性。
【关键词】车牌识别；B P算法；特征提取；神经网络；字符识别【中图分类号】TP391．41【文献标识码】AD es i gn of L i cens e Pl at e C ha r act er R ecogn i t i on Syst e m B a se d o n B P N e ur a l N et w or kZ H A N G L i n g,Z H A N G M i ng-m i ng,H E W e i(Co l l ege of C om m uni c at i on E ng i neer i ng,C ho ngqi ng U ni ve rs饥C hongqi ng400030,C hi na)【A bs t ra ct】A l i cens e pl at e cha r act er r ecogni t i on sys t em i s con st r uc t ed，a nd t he r ecogni t i on r a te i s i m pr o ved。
Lear ni n g t i m e i s als o de cr ea sed by i m pr ov i ng t he B ack Propagat i on(B P)net w ork．O n t he f eat ur e ext r act i on，C h i nese char act er s non—uni f orm鲥d 。
基于BP神经网络字符识别系统的研究
基于ＢＰ神经网络字符识别系统的研究【摘要】：文章重点对数字、字符进行识别，主要可以分为前期的预处理和后期的神经网络识别两部分。
文章结构如下：首先，对输出图像进行预处理，包括图像的灰度化、二值化、图像锐化、图像分割、图像归一化等技术；其次，提取图像的特征；最后把提取处理的特征在BP神经网络中训练和识别。
文章综合利用数字图像处理和神经网络技术，采用Visual C++6.0实现。
【关键词】：人工神经网络; BP网络; 数字识别; 图像分割; 特征提取一、系统简介系统在实现的过程当中，先分解成两个大块，就是图像预处理模块和识别模块。
其中图像像预处理块在对图像进行了一系列变换后把最后提取到的数字字符提交给数字识别模块，然后进行识别并给处结果。
在这里用到了较进的图像预处理技术及神经网络技术。
本系统总的流程为图象预处理,特征提取,经过神经网络样本训练最后是神经网络的识别并显示结果。
在图象预处理中，针对本系统的神经网络识别，前三个和后三个图像预处理的技术是必须的，但中间三个图像预处理技术是针对特定的图像进行的处理，它们也可以换成其它的图像预处理技术。
图像预处理完成后，对每一幅图像都必须有特征提取，把提取的特征在神经网络中进行训练和识别，流程图如下：整个系统的程序实现分为图像预处理和神经网络识别两大模块。
在图像预处理的过程当中，我们采用了许多图像处理的技术，最后把每个数字的特征提取出来。
特征提取采用最简单的逐象素特征提取方法，对图像进行逐行逐列的扫描当遇到黑色象素时取其特征值为1，遇到白色象素时取其特征值为0，这样当扫描结束以后就形成了一个维数与图像中象素点的个数相同的特征向量矩阵。
简单来讲,其功能就是把归一化样本的每个象素都作为特征提取出来，这里就得到了每幅图像就有归一化后的16*8的128个特征值。
二、BP神经网络模型通常我们说的BP神经网络的模型，即误差反向传播神经网络，其思想是不断的训练权值，并设有一个标准的输出，每次训练以后得到的实际输出与标准的输出比较，设置一个最小误差，达到一个误差是就表示网络训练好了，否则继续训练，达到一定的训练次数，还没有达到这个标准表示网络的设置有问题。
基于BP神经网络的字符识别系统(完整版)doc资料
基于BP神经网络的字符识别系统（完整版）doc资料计算机与现代化2021年第1期J I S UANJ I Y U X I A NDA I HUA总第161期收稿日期:2020205211项目:河南省自然科学资助项目(0511011500作者简介:张可(19842,女,河南三门峡人,南京航空航天大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像处理;张高燕(19872,女,河南三门峡人,北京师范大学信息科学与技术学院硕士研究生,研究方向:图像与语音信号处理;吴苏(19872,男,河南南阳人,哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院硕士研究生,研究方向:I nternet 应用软件;范海菊(19792,女,河南新乡人,河南师范大学计算机与信息技术学院讲师,研究方向:语音和图像信号处理。
基于BP 神经网络的字符识别系统张可1,张高燕2,吴苏3,范海菊4(1.南京航空航天大学信息科学与技术学院,江苏南京210016;2.北京师范大学信息科学与技术学院,北京100875;3.哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,黑龙江哈尔滨150001;4.河南师范大学计算机与信息技术学院,河南新乡453007摘要:基于BP 神经网络设计了一个字符识别系统。
首先,对字符图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵。
其次,通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP 神经网络,对样本数据进行训练,之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性。
最后进行仿真测试并制作图形用户界面G U I 来模拟与演示该系统。
仿真结果显示,该BP 网络对噪声系数小于0.8的字符识别率可达95%,且网络训练时间可接受。
关键词:BP 神经网络;G U I ;字符识别;鲁棒性中图分类号:TP311.52文献标识码:ASystem of Character Recogn iti on Ba sed on Back 2propaga ti on Neura l NetworkZHANG Ke 1,Z HANG Gao 2yan 2,WU Su 3,F AN Hai 2ju4(1.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Nanjing University of Aer onautics and Astr onautics,Nanjing 210016,China;2.College of I nf or mati on Science and Technol ogy,Beijing Nor mal University,Beijing 100875,China;3.College of Computer Science and Technol ogy,Harbin Engineering University,Harbin 150001,China;4.College of Computer and I nfor mati on Technol ogy,Henan Nor mal University,Xinxiang 453007,ChinaAbstract:This article designs a character recogniti on syste m based on the Back 2Pr opagati on neural net w ork .First,the character i m age is p r ocessed in binary t o construct the input vect or matrix .Second,by choosing the initial weight,the nu mber of hide nodes and the learning algorith m of weight,a perfect BP neural net w ork is created .And then the net w ork carries on the training t o the samp le data and after wards t o the sa mp le with noise once more,t o enhance the net w ork r obustness .Finally,it carries on the si m ulati on test and manufactures graphical user interface t o si m ulate and demonstrate this system.The si m ulati on result shows that the character recogniti on rate of thisBP net w ork is possible t o reach 95%with the noise fact or less than 0.8,and the training ti m e is accep table .Key words:BP neural net w ork;G U I ;character recogniti on;r obustness0引言为了解决计算机对字符的自动识别问题,使计算机达到真正智能化,人们对计算机的自动识别进行了多年研究,并取得了很大的进步。
基于BP神经网络的手写英文字母识别.
（２）结合语义理解的后处理技术 与识别前的预处理相对，可以对识别的结果进行后期处理，提高识别的正确率。分 析人类在识别文字的过程，文字一般都是结合上下文进行理解的，因此，计算机在识别 文字时也可以在识别单字的基础上，结合单字的上下文信息对识别结果进行校正，以单 词甚至句子作为一次识别的结果。依据对语言文字的统计信息，可以确定某个文字后可 能跟随的候选字符集，达到缩小搜索范围、简化计算的目的。这种结合上下文信息识别 的技术存在的问题主要集中在如何高效组织候选字符子集、实现候选字符的快速定位
ｏｕｔ
ｇａｉｎｅｄ
ｌｅｔｔｅｒｓ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｗｈｉｃｈ ｕｓｅｄ ｔｏ
ｖｅｃｔｏｒ
ｂｅ
ｉｎｐｕｔ ｏｆ
ｔｈｅ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ
ｆｒｏｍ ｓａｍｐｌｅｓ，ｗｅ ｓｅｌｅｃｔ ５２０
ｓａｍｐｌｅｓ（２０ ｇｒｏｕｐｓ）ｔｏ ｔｒａｉｎ ｔｈｅ
ＢＰ Ｎｅｕｒａｌ
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｎｅｔｗｏｒｋ，ａｎｄ ｔｈｅｎ
后遵守此规定）。
导师签名：—≮轰瑶乒Ｆ 日期：—血知‘旦一
签名：主丝．
日期：ｙ矽上多∑乙
中北大学学位论文
弟一旱瑁比 第一章绪论
１．１目的和意义 随着计算机技术的推广应用，尤其是互联网的日益普及，人类越来越多地依赖计算 机获得各种信息，大量的信息处理工作也都转移到计算机上进行。在日常生活和工作中， 存在着大量的文字信息处理问题，因而将文字信息快速输入计算机的要求就变得非常迫 切，输入速度低已经成为信息进入计算机系统的主要瓶颈，影响着整个系统的效率。因 此，要求有一种能将文字信息高速、自动地输入计算机的方法。 目前，文字输入方法主要有键盘输入、手写识别、语音输入和机器自动识别输入等。 人工键盘输入方法需要经过一定时间的学习训练才能掌握，手写识别和语音输入虽然简 单便捷，但其输入速度不高，对于大量已有的文档资料，采用这些方法要花费大量的人 力和时问。因此，能够实现文字信息高速、自动输入的只能是计算机自动识别技术，即 光学字符识别技术。光学字符识别技术（ＯＣＲ）Ｕｌ】（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）是计算机 自动、高速地辨别纸上的文字，并将其转化为可编辑的文本的一项实用技术。它是新一 代计算机智能接口的一个重要组成部分，也是模式识别领域的一个重要分支。 手写字母识别一直是热门的研究课题，字母识别要解决数据的采集、处理及选择、 输入样本表达的选择、模式识别分类器的选择以及用样本集对识别器的有指导的训练等 典型问题。字符识别和处理的信息可分为两大类：一类是文字信息，处理的主要是用各 国家、各民族的文字（如：汉字，英文等）书写或印刷的文本信息；另一类是数据信息， 主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统计数据，如：邮政编码、统计报 表、财务报表、银行票据等等【Ｉｌ。目前文字识别技术己经广泛应用到了各个领域中，它 作为计算机智能接口的重要组成部分，在信息处理领域中可以大大提高计算机的使用效 率，是办公自动化、新闻出版、计算机翻译等领域中最理想的输入方式，将庞大的文本 图像压缩成机器内码可以节省火量的存储空问。 １．２光学字符识别技术的现状及展望 ＯＣＲ由于更容易被人们接受、掌握，近几年来，它同语音识别、行为识别等一起 日益成为人们研究的焦点。ｍＭ、Ｍｏｔｏｒｏｌａ、ＨＰ和Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ等公司都陆续展开了这方
基于BP神经网络的字母识别系统设计与实现
济南大学泉城学院毕业论文题目基于BP神经网络的字母识别系统设计与实现专业电气工程及其自动化班级07Q2学生学号指导教师二〇一一年六月七日摘要基于前向反馈神经网络的字母识别技术在科学技术日新月异的今天迅速得到发展，在诸多的方面得到应用包括出版、金融、军事、现金登记、页面浏览以及任何带有重复性、变化性数据的文件。
英文字母识别系统的设计经过以下几个过程：预处理、特征提取、BP神经网络的训练、识别。
本文的重点在于BP神经网络。
本文运用的是三层神经网络，输入层、隐含层、输出层。
隐含层节点的确定本文给出了多种方法，本文运用了根值的方法。
基于人工神经网络字母识别的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。
字母识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，然后在识别之前对神经网络进行训练形成稳定的权值这样网络通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。
第二，具有联想存储功能。
用人工神经网络的反馈网络在字母识别时可以实现这种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。
字母识别时寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络的字母识别系统，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
本文是在matlab环境下模拟整个英文字母的识别过程，随着科学技术的发展识别技术更加成熟，各种难题都将会得到解决。
关键词：字母识别；图像处理；特征提取；BP神经网络ABSTRACTToday the science and technology develop rapidly. Letter recognition technology based on the feedback neural network is applied in many aspects including publication, finance military, cash register, page views, and any with repeatability,and variability of data files .Letter Identification System include the following processes: preprocessing, feature extraction, BP neural network training,and recognition..In this paper, we use a three-layer neural network, including input layer, hidden layer and output layer. This paper supply of a variety of methods to determine Hidden layer nodes . The root sign method and other method.that proposed by the Nelson and Illingwnrth are applied .The features and advantages of Artificial neural network is reflected in three aspects :First, a self-learning function. When we recognize letters, only putting many different images and the corresponding results into the artificial neural network and forming a stable weight before the letter recognition,the network will be through self-learning function to slowly identify similar images.Second, with the association storage. Artificial neural network feedback network can achieve this association in the letter recognition.Third, finding the optimal solution with high capacity. Finding the optimal solution of a complex often require a large amount of ing a design that a feedback type artificial neural network for problem and playing the high-speed computing power of computer, you may quickly find the optimal solution. In the matlab environment this article simulate the entire process of letter recognition, with the development of science and technology recognition technology is more mature and have various problems will be solved.Keywords：Letter identification；image processing；feature extraction；the feedback neural network目录摘要........................................................................................................... - 1 -ABSTRACT . (II)1 前言 (1)1.1 研究背景及意义 (1)1.2 研究现状 (2)1.3 手写字母识别方法 (3)1.3.1 结构模式识别方法 (3)1.3.2 统计模式识别方法 (3)1.3.3 统计与结构相结合的识别方法 (4)1.3.4 人工神经网络方法 (4)1.4 识别系统性能的评价 (5)1.5 论文组织结构 (5)2 预处理 (6)2.1 系统框架 (6)2.2 预处理概述 (6)2.3 本文预处理设计 (6)2.3.1去噪 (7)2.3.2二值化 (8)2.3.3 归一化 (10)2.3.4细化 (11)3 字母特征提取 (13)3.1 特征提取概述 (13)3.2 本文特征提取设计 (13)3.2.1像素百分比特征 (14)3.2.2提取矩阵的粗网格特征 (15)3.2.3 重心特征 (16)3.2.4 提取图像的矩阵像素特征 (16)3.2.5笔划特征 (17)3.2.6 外轮廓特征提取 (18)4 BP神经网络 (19)4.1 人工神经网络 (19)4.2神经网络的模型图 (20)4.3 BP神经网络的工作原理 (21)4.4神经网络的各层节点数 (22)4.4.1输入层和输出层 (22)4.4.2 隐含层节点数的优化确定 (23)4.5 BP神经网络的参数设计和训练过程[17] (25)5 实验结果及分析 (28)5.1 实验设计 (28)5.1.1 实验参数 (28)5.1.2 训练和识别样本库设计 (28)5.2隐含层节点对实验结果的影响 (28)5.2 识别样本的正确率 (30)5.3 实验结果分析 (31)结论 (32)参考文献 (33)致谢 (35)附录 (36)1 前言1.1 研究背景及意义手写字母识别技术是光学字符识别（Optical Character Recognition ，简称OCR）的一个分支，字母识别的研究背景要追溯到早期的光学识别技术，距今已有40多年的发展历史。
基于神经网络(BP神经网络,CNN)和集成学习的手写字符识别ppt课件
THE TWO NEURAL NETWORK OF RECGNIZATION
M R 两种神经网络
反向传播神经网络
向传播(back propagation, BP)算法是1986年由 Hinton和McClelland为首的科学家提出的概念。BP 神经网络是一种采用这种算法进行高效训练的多层前 馈神经网络，是目前应用最强大最广泛的神经网络之 一。
Harmonica
Harmonica算法是优秀 一种调参算法，十分高效， 并且能够适应于几乎一切 场景。在机器学习里面，
调参尤其重要。
ResNet
残差网络(residual network, ResNet)，通过残差网络，可 以把网络层弄的很深，现在达 到了1000多层，最终的网络分 类的效果也是令人十分满意。
优化层传统为sigmodtanh本文采用relupreluleaklyrelu等激活函数激活函数传统优化器为sgdmomentum采用adam优化器进行神经网络的优化优化器010203improvementofalgorithm神经网络参数改进ia残差网络residualnetworkresnet通过残差网络可以把网络层弄的很深现在达到了1000多层最终的网络分类的效果也是令人十分满意
价值。
车牌号码识别
车牌智能自动识别作为智能 交通管理系统中的重要组成 部分，应用非常广泛，高速 公路收费管理、超速违章自 动拍照、停车场管理、小区 进出车辆管理、交通数据采 集等许多系统中都需要识别
车牌号码。
快递信息录入
基于BP神经网络英文字母识别
基于BP神经网络的英文字母识别摘要：本文简述了BP神经网络模型及BP学习算法规则，并在Matlab中利用BP神经网络对英文字母进行了识别，经结果分析发现BP神经网络对字母具有一定的辨识能力，是一种对字母识别的有效方法。
关键词: BP神经网络Matlab 字母识别Abstract:This paper first describes the back propagation network model and the rule of back propagation learning algorithm. And then identified the alphabet in Matlab using the back propagation network. The results show that the back propagation network has the ability to identify some of the letters of the alphabet, which is an effective method for character recognition. Key Words: Back propagation network; Matlab; character recognition1 引言20世纪80年代中期，学者Rumelhart、McClelland和他们的同事提出了多层前馈网络MFNN(Mutltilayer Feedforward Neural Networks)的反向传播学习算法，简称BP网络(Back Propagation Network)学习算法。
BP网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层前向网络。
在人工神经网络的实际应用中，80%～90%的模型都采用BP网络或其变化形式。
采用BP 算法的多层前馈网络, 是迄今为止应用最广泛的神经网络, 具有很强的非线性逼近能力以及自适应、自学习能力。
基于改进的BP神经网络下的字符识别
Character recognition based on improved BP neural
network
作者： 陆玉[1];张华[2]
作者机构： [1]阜阳职业技术学院人文社科系;[2]阜阳职业技术学院实训中心,安徽阜阳
236031
出版物刊名： 韶关学院学报
页码： 20-24页
年卷期： 2014年 第2期
主题词： 特征提取;神经网络;字符识别
摘要：我国字符一般由汉字、英文字母以及阿拉伯数字组成,字符图片的类型众多给字符的
识别带来了很多困难.参照目前现有人工智能算法的优点,结合了字符特征提取方法设计了一个改进的BP神经网络对归一化后的三类字符进行识别,取得了预期效果.。
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图 7识别字符正确时的图像 图 8识别字符错误时的图像
System of Character Recogn ition Ba sed on Back2propaga tion Neura l Network
ZHANG Ke1 , ZHANG Gao2yan2 ,WU Su3 , FAN Hai2ju4
(1. College of Information Science and Technology, Nanjing University of Aeronautics and A stronautics, Nanjing 210016, China; 2. College of Information Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;
3. College of Computer Science and Technology, Harbin Engineering University, Harbin 150001, China; 4. College of Computer and Information Technology, Henan Normal University, Xinxiang 453007, China)
其他位置上的输出为 0。
考虑到所设计的网络应当具有鲁棒性 ,本文利用
M atlab中的 randn 函数产生随机噪声 ,并与 alphabet
加权 ,生成有噪声的输入向量 (噪声系数可调 )对网
络进行训练 。
2. BP神经网络的构建 。
(1) 初始权值的选取 。
初始权值直接影响网络的收敛速度 ,初始权值若选得不
效果较差 ;太多又会引起过适性 ,导致训练时间过长等缺点 。
并且经实验发现 ,隐层节点数增加 、迭代训练次数增多和网络
识别效果之间并不是线性关系 ,而是趋势 。依据实验经验 ,本
文选取隐层节点数为 8。在实际训练中 ,效果若不理想 ,可适
当增加隐层结点数 。
(3) 权值学习算法 。
BP网络对网络权值的修正是沿着负梯度方向 ,即称为梯
高网络的稳定性 。第 4项对学习过程起到平滑作用从而避免
收敛到局部极小 。
3. 字符识别网络的训练 。
将训练样本送 BP神经网络训练 ,通过在梯度方
向上不断调整权值使网络平方和误差最小 。为使网
络对输入向量有一定鲁棒性 ,可先用无噪声的样本对
网络进行训练 ,直到其平方和误差最小 ,再用含噪声
的样本进行两次训练 ,保证网络对噪声不敏感 。同时
图 1 神经元模型
其中 X1 , X2 , …, Xn 为输入信号 , Ui 为神经元内部 状态 , Yi 为阈值 , Si 为外部输入信号 ,右部为输出 [1] 。
B P神经网络的主要思想就是在确定了网络结构 后 ,通过输入和输出样本集对网络进行训练和学习 , 以使网络实现给定的输入和输出映射关系 。
3. 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 , 黑龙江 哈尔滨 150001; 4. 河南师范大学计算机与信息技术学院 ,河南 新乡 453007)
总第 161期
摘要 :基于 BP神经网络设计了一个字符识别系统 。首先 ,对字符图像进行二值化处理 ,构造输入向量矩阵 。其次 ,通过 选取初始权值 、隐层节点数和权值学习算法 ,创建 BP神经网络 ,对样本数据进行训练 ,之后对加有噪声的样本再次进行 训练 ,以提高网络的鲁棒性 。最后进行仿真测试并制作图形用户界面 GU I来模拟与演示该系统 。仿真结果显示 ,该 BP 网络对噪声系数小于 0. 8的字符识别率可达 95% ,且网络训练时间可接受 。 关键词 : BP神经网络 ; GU I; 字符识别 ; 鲁棒性 中图分类号 : TP311. 52 文献标识码 : A
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计 算 机 与 现 代 化
2009年第 1期
分布式存储信息 、并行处理信息 、自组织 、自学习信息 等优点 。本文所介绍的字符识别系统正是借助 BP 神经网 络 基 本 原 理 并 结 合 M atlab 仿 真 软 件 来 实 现的 。
1 B P神经网络
神经网络是由大量简单的处理单元来模拟真实 人脑神经网络的机构和功能以及若干基本特性 ,是一 个高度复杂的非线性自适应动态处理系统 。从系统 观点看 , BP神经网络是由大量神经元通过极其丰富 和完善的连接而构成 。由于神经元之间有着不同的 连接方式 ,所以组成不同结构形态的神经网络系统是 可能的 ,大致的结构如图 1所示 。
选取不同隐层神经元数目 ,观察其收敛速度 。在网络
训练后 ,再将其输出经过一层竞争网络函数 compet
的处理 ,使网络只是在最接近输入值的输出位置为
1,其余位置输出为 0。训练完毕 , 把待识别字符送
BP神经网络中进行仿真测试 。字符识别系统流程图
2009年第 1期
如图 2所示 。
张可等 :基于 BP神经网络的字符识别系统
0 引 言
为了解决计算机对字符的自动识别问题 ,使计算 机达到真正智能化 ,人们对计算机的自动识别进行了 多年研究 ,并取得了很大的进步 。字符识别一般通过
基于字符结构的识别法及模板匹配法来进行处理 ,前 者一般更适用于字母和数字的识别 ;后者程序实现起 来比较容易 ,但识别精度不高 。为了提高识别率 ,就 必须寻求新的方法和途径 。近年来 , BP神经网络技 术取得了巨大发展 ,它是一种前馈型神经网络 ,具有
修正以上缺点 。其算法如下 :
xk + 1
= xk
-
α k
(
1
- γ) gk
- γgk - 1
+μ[ xk + 1
-
xk
]
(2)
式中 :γ,μ均为动量因子 。第 3项 γgk - 1可视为上一时刻
的学习经验 ,当与本次梯度 gk 方向相同时 ,起加速作用 ,否则
为阻尼项 ,可减小学习过程的振荡趋势 ,从而改善收敛性 ,提
BP神经网络的学习过程可分为两个阶段 :第一 个阶段是输入已知学习样本 ,通过设置网络结构和前 一次迭代的权值和阈值 ,从网络的第一层向后计算各 神经元的输出 ;第二阶段是对权值和阈值进行修改 , 从最后一层向前计算各权值和阈值对总误差的影响 , 据此对各权值和阈值进行修改 [ 2 ] 。对以上两个过程 反复交替 ,直到达到收敛为止 。
2009年第 1期 文章编号 : 100622475 (2009) 0120063203
计算机与现代化 J ISUANJ I YU X IANDA IHUA
基于 BP神经网络的字符识别系统
张 可 1 ,张高燕 2 ,吴 苏 3 ,范海菊 4
(1. 南京航空航天大学信息科学与技术学院 , 江苏 南京 210016; 2. 北京师范大学信息科学与技术学院 , 北京 100875;
加上噪声之后的字符识别结果如图 7和图 8 所 示 ,由图可知 ,当噪声系数小于 0. 8时 ,识别精度高 , 大于 0. 8时 ,识别错误 ,如图 8中字符 P被识别为 R。
5 结束语
本文利用 BP算法完成一个基本的字符识别系 统的模拟与演示 。BP算法的目的就是要确定加权向 量 ,使得对已知的输入和输出得到最佳的匹配 。BP 神经网络常用于文字符号识别 、模式分类 、图像压缩 、 决策支持等 ,也可嵌入到车牌识别系统中 ,具有广泛 的应用前景 。但是 ,由于 BP算法实质上是非线性系 统的梯度算法 ,不能保证训练结果一定收敛到全局最 优解 ,并且极可能落到局部最优点解 。采用启发式学 习方法或更有效的优化算法可以进一步改进 BP 算法 。
2 基于 BP网络的字符识别
1. 输入向量和目标向量的生成 。 利用 M atlab软件对字符图像进行二值化处理 , 生成 BP神经网络的输入向量 A lphabet和目标向量 Targets[ 3 ] 。其中 A lphabet为 35 ×26 的矩阵 ,第 1 列 到第 26列代表字符 A 到 Z,每个字符由 35个像素组 成 。 Targets为 26 ×26的单位矩阵 ,每个字符输入时 在 26个字符中它所排顺序的位置上输出为 1,而在
Abstract: This article designs a character recognition system based on the Back2 Propagation neural network. First, the character image is p rocessed in binary to construct the input vector matrix. Second, by choosing the initial weight, the number of hide nodes and the learning algorithm of weight, a perfect BP neural network is created. And then the network carries on the training to the samp le data and afterwards to the samp le w ith noise once more, to enhance the network robustness. Finally, it carries on the simulation test and manufactures graphical user interface to simulate and demonstrate this system. The simulation result show s that the character recognition rate of this BP network is possible to reach 95% with the noise factor less than 0. 8, and the training time is accep table. Key words:BP neural network; GU I; character recognition; robustness