基于BP神经网络的字符识别算法的实现毕业论文
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。
基于改进的BP神经网络下的字符识别
基于改进 的 Ｂ Ｐ神经 网络下的字符识别
陆 玉 ’ ， 张 华 ２
（ 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 ２ ３ ６ ０ ３ １ ）
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 Ｂ Ｐ神 经 网络 对 归一 化 后 的 三 类 字 符
２ 基于改进的 Ｂ Ｐ神 经 网络 下 的 字 符 识 别
２ ． １ 神 经 网络理 论描 述
神 经 网络 Ｅ Ｓ ｌ （ Ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ Ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ） 是 由大量 神经 元 广泛 连 接 而成 的 网络 ． 它是 一 个 多层 前馈 网络 ， 由输 入层 、
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ 一 ｌ ｌ 一 ２ ４ 基金项 目： 阜 阳 职业 技 术学 院 ２ ０ １ ３年 校 级 科 研 项 目 （ ２ ０ １ ３ Ｊ Ｋ Ｙ ＸＭ１ １ ） ．
现联 系 ， 这样 每一 层 的神 经元 可 以影 响 到与 它相 连接 的下 一层 的神经 元 ， 进而 实 现 网络 的递进 式 管理 ． 上述 ３层 Ｂ Ｐ神经 网络 是最 常见 到 的 网络 ， 但是 Ｂ Ｐ神 经 网络 并 不仅 限于 ３层 ， 可 以 由多 层构 成．
２ ． ２ 传统的 Ｂ Ｐ网络存 在 的缺 陷及 其原 因
真 及平 均灰 度值 的变 化等 都会 严重 影 响到实 际 匹配效 果． （ ２ ） 统计 决 策 法需 要 大量 的历史 样 本 和数 值计 算 作 为前 提 来 提取 待识 别 字符 的统 计 特 征 ， 通 过 确保 类 内差距 极 小化 ， 类 间差距 极大 化来 形成 具有 突 出特征 的多 维特 征 向量．
基于BP神经网络的多样本手写体字符识别
基于BP神经网络的多样本手写体字符识别李丹【摘要】手写体字符识别是人机交互领域的一个重要内容，本文基于 BP 神经网络实现了任意数量字符模版的多字符手写体字符识别。
分为以下几步，第一，首先对目标图像进行识别前预处理。
包括灰度图像二值化、图像孤立像素滤波、图像膨胀、腐蚀、按字母最小行分割、按字母最小列分割、图像紧缩、归一化等；第二，用处理好的多个样本进行BP神经网络训练。
包括BP网络参数的选择、目标结果构建、输入到结果的映射即用样本库进行神经网络学习机的训练；第三，待测字母的识别。
包括对图像预处理、字符提取、归一化和送入已训练好的BP网络进行识别。
该系统最终实现了95%以上的手写字符识别正确率，有一定的借鉴意义。
%Handwritten Character Recognition is an important element in the field of human-computer interaction. This paper achieved a multi-sample handwritten character recognition based on BP neural network. Divided into the following steps: First, the pre-processing of the target image. Including binarization of gray image, the pixel filtering of isolated image, image dilation and corrosion, character segmentation in minimize row and column, image compression, normalization, etc; Second, Training the BP neural network with the processed character image. Including the selection of BP network parameters, building the results, the input mapping to the output (raining the neural network learning machine using sample database); Third, the recognition test of the unknown handwritten character. Including image preprocessing, character extraction, normalization and typing the unknown character to the BP network thathas been trained to recognize. Ultimately, the system achieved more than 95% accuracy of the handwritten character recognition, there is certain significance.【期刊名称】《软件》【年(卷),期】2016(037)007【总页数】6页(P103-108)【关键词】模式识别;BP神经网络;手写体字符识别;图像分析【作者】李丹【作者单位】沈阳市园林科学研究院，辽宁沈阳 110000【正文语种】中文【中图分类】TP391.41本文著录格式：李丹. 基于BP神经网络的多样本手写体字符识别［J］. 软件，2016，37（7）：103-108在当前MATLAB神经网络字符识别研究中，一般都是基于单个字符库样本进行学习机训练而且很少进行手写字符的识别，例如应用最多的车牌字符识别[1-3]，其送入的训练样本一般很有限，因此学习样本有限，很难适用于具有广泛特性的手写字符识别[4]，因此，对于多种不同手写样本的训练和识别有一定的研究意义[5-7]。
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BP网络的字符模式识别
大量的有关数 值计算 等问题 ， 以利用计算机对神经 网络模型进行仿真和辅助设计时 ， 所 仍是件很 麻烦 的事情 。 以Ｍ Ｔ Ａ 所 ＡＬＢ 的便利受到了青睐 ，Ｐ Ｂ 网络在人 工神经 网络 中应用最为ｆ泛 ， 而且在理论上十分完善 ， 网络结构也比较直观。 Ｂ 在 Ｐ网络中 ，
模式识别是应用 比较广泛 的一个方 面。 该系统使用 Ｍ Ｔ Ｂ Ａ ［ 中神经 网络工具箱对英文表中的２ 个字母 进行识别 。 Ａ ６ 通过建立
ｗ ｄ ｓ ａ ｐ ｉ ａ ｉｎ ａ ｅ ｓ ｉ ｈ ｒ ｆ ｉ ｌ ｎ ｕ ａ ｅ ｗ ｒ ， ｉ ｈ ｏ ｓ ｖ ｒ ｅ ｅ ｔ ｎ ｔ ｔ ｃｕ ｅ ｓ ｖ ｒ ｉ ｅ ｔ ｐ ｌ ｔ ｒ ａ ｎ ｔ ｅ ａ ｔ ｃ ａ ｅ ｒ ｌ ｎ ｔ ｏ ｋ ｔ ｔ ｅ ｒ ｉ ｅ ｐ ｒ ｃ ，ａ ｄ ｉ ｓｒ ｔ ｒ ｉ ｅ ｃ ｏ ｉ ｉ ｓ ｙ ｙ ｆ ｓ ｕ ｙ ｓｍｐ ｅ ｉ ｌ ．Ｐ ｔ ｒ ｅ ｏ ｎ ｔｏ ｓ ｖ ｒ ｏ ｕ ａ ｎ ＢＰ ｎ ｔ ｒ ｐ ｌ ａ ｉｎ ６ ｌ ｔ ｒ ｆａ ｐ ａ ｅ ｓ ａ ｅ ｉ ｅ ｔ ｅ ｙ ａｔ ｎ ｒ ｃ ｇ ｉ ｎ ｉ ｅ ｙ ｐ ｐ ｌ ｒｉ ｅｗｏ ｋ ａ ｐ ｉ ｔ ．２ ｅｔ ｓ ｏ ｌ ｈ ｂ ｔ ｒ ｄ ｎ ｉ ｄ ｂ ｅ ｉ ｃ ｏ ｅ ｉ ｆ
ｍａ ｉｇｕ ｅｏ ｅｎ ｕ ￣ ｎ ｔ ｒ ｏｓ ｌｅｐ ｏ ｌｍｓ ａｇ ｕ ｎｉ ｆ ａｃ ｌｔ ｎｍｕ ｔ ｅｉｖ ｌｅ ，Ｓ ｔｉ ｓｉ ｋｎ ｓ ｆ ｈ ｅ ｒ ｅｗｏ ｋｔ ｏｖ ｒ ｂｅ ，ｌｒｅｑ ａ ｔ ｙｏ ｌｕａｉ ｓ ｎ ｏｖ ｄ Ｏｉ ｓ ｔ ｌ ｔ ｔ ｃ ｏ ｂ ｌａ ｐｅ ｅｏ ｏ ｂｅ ｏ ｆａｒ ｉｃ ｆｔ ｕ ｌｓ ｍｅａｆｉ．Ｔｈ ｒｆｒ ＴＬ ｅｓａｖ ｒ ｏ ｄｒｐ ｔｔ ｎ ｉ ｈｓａｅ ．Ｂ ｅｗ ｒ ｓｏ ｅｏ ｅ ｒ ｅｅｏｅＭＡ ＡＢ ｇ ｔ ｅｙｇ ｏ ｅ ｕａｉ ｔ ｉ ｒａ Ｐ ｎ ｔ ｏ ｋｉ ｎ ｆｔ ｏ ｎ ｈ
基于BP算法的神经网络技术毕业论文
毕业设计（论文）题目：基于BP算法的神经网络技术研究与应用毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明原创性声明本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。
尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或组织已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得及其它教育机构的学位或学历而使用过的材料。
对本研究提供过帮助和做出过贡献的个人或集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。
作者签名：日期：指导教师签名：日期：使用授权说明本人完全了解大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
作者签名：日期：学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。
除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。
对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。
本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。
本人授权大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
涉密论文按学校规定处理。
作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日注意事项1.设计（论文）的内容包括：1）封面（按教务处制定的标准封面格式制作）2）原创性声明3）中文摘要（300字左右）、关键词4）外文摘要、关键词5）目次页（附件不统一编入）6）论文主体部分：引言（或绪论）、正文、结论7）参考文献8）致谢9）附录（对论文支持必要时）2.论文字数要求：理工类设计（论文）正文字数不少于1万字（不包括图纸、程序清单等），文科类论文正文字数不少于1.2万字。
基于BP神经网络的字符识别算法的实现设计
摘要人工神经网络是通过对人脑生物神经机理进行简化，抽象和模拟之后建立起来的一种计算模型，属于机器学习的重要研究领域。
本设计主要提出一种用神经网络来识别含有数字字符的方法。
神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练。
在识别之前要对图像进行一系列的预处理，主要包含灰度化、二值化、锐化、噪声去除、字符分割、字符归一化、字符骨架提取等。
经过预处理的图片适合后续的训练及识别。
预处理后对图片上的字符进行特征提取，特征提取的方法很多，这里选择效果较好的十三特征提取法来进行特征提取。
最后采用BP神经网络来对待检测的图片上的数字进行识别。
关键词：反向传播算法;BP网络;人工神经网络;图像处理;特征提取ABSTRACTArtificial neural network is a computational model which is established after the simplification of the biological neural mechanism of human brain and abstract and simulation. It belongs to the important research field of machine learning.In this design, a neural network is proposed to identify the method of containing digital character. The neural network is trained by the back propagation (BP) algorithm with momentum and adaptive learning rate. Before identification, there are a series of image pretreatment which are graying, binarization, sharpening, noise removal, character segmentation, character normalization and character skeleton extraction. Images which are pretreated will be more suitable for the later training and recognition. After pretreatment, feature extraction is performed. There are a lot of ways of feature extraction, the extraction method of thirteen features which has better evaluation was chosen here. Finally, it uses BP neural network to identify the numbers on the pictures which are to be tested.Keywords: BP algorithm; BP Neural Network; ANN; image processing；Feature Extraction.目录第一章绪论 (1)1.1字符识别的简介 (1)1.2文字识别方法及研究现状 (1)1.3课题研究内容 (2)第二章人工神经网络 (3)2.1人工神经网络算法 (3)2.2BP网络 (6)第三章图像的预处理 (12)3.1256色位图灰度化 (12)3.2灰度图像二值化 (12)3.3图像的梯度锐化 (13)3.4去除离散的杂点噪声 (14)3.5整体倾斜度调整 (15)3.6字符分割 (16)3.7标准归一化 (18)3.8紧缩的紧缩重排 (19)3.9特征提取 (20)第四章基于人工神经网络的数字识别 (21)4.1系统框架 (21)4.2基于神经网络的数字识别的基本过程 (22)4.3程序的运行 (25)第五章总结与展望 (28)5.1总结 (28)5.2后续工作及展望 (28)参考文献外文资料中文译文致谢第一章绪论1.1 字符识别的简介字符识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。
BP神经网络-本科生毕业设计论文-小论文
基于智能计算的水质预测预警系统的设计与实现温子铭1,刘双印1（1.广东海洋大学信息学院，广东湛江524088）摘要：及时准确地掌握水质变化趋势是确保水产品健康养殖的关键，为此，本设计采用智能计算与现代Web开发技术有机结合，以软件工程为指导，按照面向对象程序设计的方法，构建5种基于智能计算的水质预测预警模型；采用J2EE为开发工具设计实现了B/S架构的水质预测预警系统。
该系统主要有水质数据管理、水质数据趋势展示、水质指标溶解氧浓度预测、水质预警管理等功能模块组成，用户界面友好，水质预测精度较高，能够满足水产养殖水质管理的需要。
该系统的研制为提前掌握水质未来发展趋势、水污染预警提供基础数据和手段，为应对突发水质事件、水质调节、水产养殖生产管理与规划提供科学的决策依据，有一定的实用价值。
关键词:水产养殖；水质趋势；J2EE；水质预测预警系统；智能计算；Design and Implementation of Water Quality Predicting and Early Warning SystemBase on Smart ComputingWen Ziming, Liu Shuangyin(1. Information Institute of Guangdong Ocean University, Zhanjiang,GuangDong 524088) Abstract:Have a good command of water quality trends in time and accurately is the key to assure health growth of the aquatic products. Therefore, this design is combined with intelligent computing and modern web development technology, on the guidance of software engineer, and also established five kinds of water quality predicting and early warning models based on intelligent technology according to the measure of Object-Oriented Programming; We adopted J2EE as development tool to achieve the water quality predicting and early warning system based on B/S framework. This system mainly included water quality data management module, water quality data trend module, dissolved oxygen prediction module and water quality early warning module. It’s useful for users and can meet the needs of aquatic water quality management. The establishment of this system provide the basic data and methods to handling the future water quality trend and water pollution early warning. And also provide the scientific decision for dealing with the water pollution events, water quality adjustment, aquaculture management and plans. It has practical value.Key words: Aquaculture, water quality trend, J2EE, water quality predicting and early warning system, intelligent computing.1引言我国是水产养殖大国，也是世界上唯一一个养殖产量超过捕捞产量的国家, 水产养殖为解决食品供给、粮食安全、改善民生，增加农民收入等方面发挥了重要作用。
基于改进型BP神经网络的字符识别算法研究
摘要 ： 神 经 网络被 广泛地应用 于字符识 别， 通过对其难点 问题 的分析 ， 为 了提 高字符识别率 ， 本文应 用改进型 Ｂ Ｐ神 经 网络进行 字符识别 ， 该算法识别率 高， 速度快 ， 可适用 于多种 高噪声环境 中， 实用性很 强。
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｎｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｓ ｗ ｉ ｄ ｅ ｌ ｙ印ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｆ ｏ ｒ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ｔ ｈ ｒ ｏ ｕ ｇ ｈ ｔ ｈ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍｓ ，ｔ ｈ ｉ ｓ ｐ ａ ｐ ｅ ｒ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｚ ｅ ｓ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ Ｂ Ｐ ｎ ｅ ｕ ｒ ａ ｌ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ，Ｓ Ｏ ａ ｓ ｔ ｏ ｉ ｍｐ ｍｖ ｅ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ． ｈ ｉ Ｔ ｓ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｈ ａ ｓ ｈ ｉ ｇ ｈ ｒ ｅ ｃ ｏ ｇ ｎ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ａ ｔ ｅ ， ｆ ａ ｓ ｔ
・
２ ０ ６・
价 值 工 程
基 于改进型 Ｂ Ｐ神经 网络 的字符识别算 法研 究
Ｒｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｏｎ Ｃｈａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｒ Ｒｅ ｃ ｏ ｇ ｎｉ ｔ ｉ ｏ ｎ Ａｌ ｇ ｏｒ ｉ ｔ ｈｍ Ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｉ ｍ ｐｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ＢＰ Ｎｅ ｕｒ ａ ｌ Ｎｅ ｔ ｗｏ ｒ ｋ
１ ． １结 构 识 别 结 构 识 别 是 早 期 字符 识 别 的 研 究 的 主 要方法 ， 我 们 也 可 以 称 之 为 句 法 结 构 识 别 。 其 思 想 是 提 取
基于BP神经网络的字符识别算法的实现设计
基于BP神经网络的字符识别算法的实现设计一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。
）工作基础：了解C++的基本概念和语法，熟练使用Visual C++6.0软件。
研究条件：BP神经网络的基本原理以及图像处理的基本常识。
应用环境：基于BP神经网络的图片图像文件中的字符识别。
工作目的：掌握基于Visual C++6.0应用程序的开发。
了解人工智能的基本概念并掌握神经网络算法的基本原理。
掌握Visual C++6.0中的图片处理的基本过程。
二、参考文献[1]人工智能原理及其应用，王万森，电子工业出版社，2007.[2]VC++深入详解，孙鑫，电子工业出版社，2006.[3]人工神经网络原理, 马锐，机械工业出版社，2010.[4]Visual C++数字图像处理典型案例详解，沈晶，机械工业出版社，2012.[5]Application of Image Processing to the Characterization ofNanostructuresManuel F. M. Costa，Reviews on Advanced MaterialsScience,2004.三、设计（研究）内容和要求（包括设计或研究内容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。
）1、掌握C++的基本概念和语法。
2、掌握二维神经网络的基本原理。
了解BP神经网络的基本概念。
3、完成Visual C++中对于图像的灰度、二值化等预处理。
4、完成基于样本的神经网络的训练以及图像中数字的识别，并对其性能进行统计和总结，分析其中的不足。
指导教师（签字）年月日审题小组组长（签字）年月日北京理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告摘要人工神经网络是通过对人脑生物神经机理进行简化，抽象和模拟之后建立起来的一种计算模型，属于机器学习的重要研究领域。
本设计主要提出一种用神经网络来识别含有数字字符的方法。
基于BP神经网络的字符识别算法的实现设计
基于BP神经网络的字符识别算法的实现设计一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。
）工作基础：了解C++的基本概念和语法，熟练使用Visual C++6.0软件。
研究条件：BP神经网络的基本原理以及图像处理的基本常识。
应用环境：基于BP神经网络的图片图像文件中的字符识别。
工作目的：掌握基于Visual C++6.0应用程序的开发。
了解人工智能的基本概念并掌握神经网络算法的基本原理。
掌握Visual C++6.0中的图片处理的基本过程。
二、参考文献[1]人工智能原理及其应用，王万森，电子工业出版社，2007.[2]VC++深入详解，孙鑫，电子工业出版社，2006.[3]人工神经网络原理, 马锐，机械工业出版社，2010.[4]Visual C++数字图像处理典型案例详解，沈晶，机械工业出版社，2012.[5]Application of Image Processing to the Characterization ofNanostructuresManuel F. M. Costa，Reviews on Advanced MaterialsScience,2004.三、设计（研究）内容和要求（包括设计或研究内容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。
）1、掌握C++的基本概念和语法。
2、掌握二维神经网络的基本原理。
了解BP神经网络的基本概念。
3、完成Visual C++中对于图像的灰度、二值化等预处理。
4、完成基于样本的神经网络的训练以及图像中数字的识别，并对其性能进行统计和总结，分析其中的不足。
指导教师（签字）年月日审题小组组长（签字）年月日北京理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告摘要人工神经网络是通过对人脑生物神经机理进行简化，抽象和模拟之后建立起来的一种计算模型，属于机器学习的重要研究领域。
本设计主要提出一种用神经网络来识别含有数字字符的方法。
基于BP神经网络识别字符
3、对BP神经网络进行仿真。用不同的方法生成测试样本图像，存于另外的bmp文件中，测试结果如下：
测试样本
识别情况
与训练样本完全相同
测试20个样本（2组0～9，皆是训练样本的复本），100%正确
三、基于BP神经网络识别字符
Matlab在图像处理与目标识别方面的应用实验
三、基于BP神经网络识别字符的简单实验
汽车牌照定位与字符识别是目标自动识别的一个典型问题。车牌由有限的字母和数字组成，采用固定的印刷字体和排列顺序。在车牌自动识别系统中，因自然因素或采样因素使得原本规则的印刷体字符产生畸变，给字符识别来了很大困难。BP神经网络算法是把一组样本输入输出问题转化为一个非线性优化问题，并通过梯度算法利用迭代运算求解权值的一种学习方法。采用BP网络进行分类，并附加线性感知器来实现单字符的有效识别，算法简便，识别率高，可适用于多种高噪声环境中的印刷体字符识别。
二、神经网络仿真程序设计：
1、构造训练样本集，并构成训练所需的输入矢量和目标矢量：准备10组，每组10个（0～9）数字bmp图片作为训练样本。其中1组为清晰的，这里使用Microsoft Visual C#编程生成。另9组是在清晰样本的基础上，用Matlab添加'salt & pepper'、'gaussian'等噪音制作成的（下图示以“5”为例）。这些图片经过一定的预处理，取出其最大有效区域，归一为16×16的二值图像，作为输入矢量。
与训练样本用相同的噪音算法生成
测试20个样本（2组0～9，分别加'salt & pepper'、'gaussian'噪音），60%正确
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。
基于三层BP神经网络的字符识别系统的实现
图 １ 三层 Ｂ Ｐ网 络 结 构 图
经 网络分类器 组成 。 预处 理就是 将原 始数据 中的无 用 信息删 除 、 滑 、 平 二值化 和进行 幅度归一 化等 ； 征提 特 取必须 能反映 整个字符 的 特征 ： 构造 神经 网络 分类 器
（ ） 符 识 别 系 统 流 程 １字
式 中 ：Ｗ（为 ｔ Ａ ｔ ） 次训练 时权 重 和阈 值的 修正 ， 、
分别为 比例系数 和动量 系数 ， Ｅ为误差平 方和 。
ｒ ｒ ／ Ｐ
字符识∑ ∑ｌ 一 。 ＝ ｙ Ｐ
‘ ＝ １Ｐ ＝ １
隐含 层 的输出信 息传 到输 出层 ， 可得 到 最终 输 出
结果 为 ：
．
总
第
二
王
＝
， Ｉ
一 ｏ （＝ ．． ｐ １．Ｐ ｅ ） ｋ １．ｍ： ＝ ．，） ． ， ． ．
Ｉ） ３
四
五
期
ＭＤ ＮＣ ＰＴ ００ ｏ ＯＥ Ｏ Ｕ Ｒ０． Ｒ Ｍ Ｅ２６ １
维普资讯
实 践 ｓ 经 验
以上 过程为 网络学 习的信 息正 向传播过 程 。 另一 个过程 为误差 反向传播 过程 。 如果 网络输 出与期望输
出 间存 在误 差 ， 则将误 差反 向传 播 ， 用 式（） 调节 利 ４来 网络权重 和 阈值 ：
首先要 选择适 当的 网络结构 ， 神经 网络分 类器 的输人
结 构 Ｂ （，， 确 定 后 ， Ｐｎｑｍ） 网络参 数 包 括输 入 层第 ｉ 单元 到 隐 含层 第 ｊ 单元 的 权重 ｗ （ １．，； ｌ ． ） ｉ ，． ｊ ，． 、 ＝ ． ＝ ．， ｎ ｑ
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一、原始依据（包括设计或论文的工作基础、研究条件、应用环境、工作目的等。
）工作基础：了解C++的基本概念和语法，熟练使用Visual C++6.0软件。
研究条件：BP神经网络的基本原理以及图像处理的基本常识。
应用环境：基于BP神经网络的图片图像文件中的字符识别。
工作目的：掌握基于Visual C++6.0应用程序的开发。
了解人工智能的基本概念并掌握神经网络算法的基本原理。
掌握Visual C++6.0中的图片处理的基本过程。
二、参考文献[1]人工智能原理及其应用，王万森，电子工业，2007.[2]VC++深入详解，鑫，电子工业，2006.[3]人工神经网络原理, 马锐，机械工业，2010.[4]Visual C++数字图像处理典型案例详解，晶，机械工业，2012.[5]Application of Image Processing to the Characterization ofNanostructuresManuel F. M. Costa，Reviews on Advanced Materials Science,2004.三、设计（研究）容和要求（包括设计或研究容、主要指标与技术参数，并根据课题性质对学生提出具体要求。
）1、掌握C++的基本概念和语法。
2、掌握二维神经网络的基本原理。
了解BP神经网络的基本概念。
3、完成Visual C++中对于图像的灰度、二值化等预处理。
4、完成基于样本的神经网络的训练以及图像中数字的识别，并对其性能进行统计和总结，分析其中的不足。
指导教师（签字）年月日审题小组组长（签字）年月日理工大学本科生毕业设计（论文）开题报告摘要人工神经网络是通过对人脑生物神经机理进行简化，抽象和模拟之后建立起来的一种计算模型，属于机器学习的重要研究领域。
本设计主要提出一种用神经网络来识别含有数字字符的方法。
神经网络采用带有动量项和自适应学习率的反向传播算法(BP)进行训练。
在识别之前要对图像进行一系列的预处理，主要包含灰度化、二值化、锐化、噪声去除、字符分割、字符归一化、字符骨架提取等。
经过预处理的图片适合后续的训练及识别。
预处理后对图片上的字符进行特征提取，特征提取的方法很多，这里选择效果较好的十三特征提取法来进行特征提取。
最后采用BP神经网络来对待检测的图片上的数字进行识别。
关键词：反向传播算法;BP网络;人工神经网络;图像处理;特征提取ABSTRACTArtificial neural network is a computational model which is established after the simplification of the biological neural mechanism of human brain and abstract and simulation. It belongs to the important research field of machine learning.In this design, a neural network is proposed to identify the method of containing digital character. The neural network is trained by the back propagation (BP) algorithm with momentum and adaptive learning rate.Before identification, there are a series of image pretreatment which are graying, binarization, sharpening, noise removal, character segmentation, character normalization and character skeleton extraction. Images which are pretreated will be more suitable for the later training and recognition. After pretreatment, feature extraction is performed. There are a lot of ways of feature extraction, the extraction method of thirteen features which has better evaluation was chosen here. Finally, it uses BP neural network to identify the numbers on the pictures which are to be tested.Keywords: BP algorithm; BP Neural Network; ANN; image processing；Feature Extraction.目录第一章绪论 (1)1.1字符识别的简介 (1)1.2文字识别方法及研究现状 (1)1.3课题研究容 (2)第二章人工神经网络 (3)2.1人工神经网络算法 (3)2.2BP网络 (6)第三章图像的预处理 (13)3.1256色位图灰度化 (13)3.2灰度图像二值化 (14)3.3图像的梯度锐化 (15)3.4去除离散的杂点噪声 (15)3.5整体倾斜度调整 (16)3.6字符分割 (17)3.7标准归一化 (19)3.8紧缩的紧缩重排 (20)3.9特征提取 (20)第四章基于人工神经网络的数字识别 (23)4.1系统框架 (23)4.2基于神经网络的数字识别的基本过程 (23)4.3程序的运行 (27)第五章总结与展望 (29)5.1总结 (29)5.2后续工作及展望 (29)参考文献外文资料中文译文致第一章绪论1.1 字符识别的简介字符识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。
如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是字符识别中最重要的课题。
早在60、70年代，世界各国就开始有对于字符识别的研究，而研究的初期，多以文字的识别方法研究为主，且识别的文字仅为0至9的数字。
以同样拥有方块文字的日本为例，1960年左右开始研究OCR的基本识别理论，初期以数字为对象，直至1965至1970年之间开始有一些简单的产品，如印刷文字的邮政编码识别系统，识别上的邮政编码，帮助邮局作区域分信的作业；也因此至今邮政编码一直是各国所倡导的地址书写方式。
1.2 字符识别方法及研究现状1.2.1 字符识别方法字符识别方法：字符识别方法基本上分为统计、逻辑判断和句法三大类。
常用的方法有模板匹配法和几何特征抽取法。
① 模板匹配法将输入的字符与给定的各类别标准文字进行相关匹配，计算输入字符与各模板之间的相似性程度，取相似度最大的类别作为识别的结果。
这种方法的缺点是当被识别类别数目增加时，标准字符模板数量也随之增加。
这一方面会增加机器的存储容量，另一方面也会降低识别的正确率，所以这种方式适用于识别固定字型的印刷体字符。
这种方法的优点是用整个字符进行相似度计算，所以对于字符缺损、边缘噪声等具有较强的适应能力。
② 几何特征抽取法抽取字符的一些几何特征，如字符的端点、分叉点、凹凸部分或水平、垂直、倾斜等各方向的线段、闭合环路等，根据这些特征的位置及相互关系进行逻辑组合判断，获得识别结果。
这种识别方式由于利用了结构的信息，因此也适用于手写体文字那样变型较大的字符。
1.2.2 字符识别发展现状字符识别可应用于许多领域，如阅读、文献资料的检索、信件的分拣、稿件的校对、银行支票的处理、商品发票的统计汇总、商品编码的识别等。
它可以方便用户快速录入信息，提高各行各业的工作效率。
进入20世纪90年代以后，随着我国信息化建设的全面开展，以及我国信息自动化和办公自动化的普及，大大推动了字符识别技术的进一步发展，使字符识别技术的识别正确率、识别速度满足了广大用户的要求。
文字识别技术诞生20余年来，经历从实验室技术到产品的转变，目前已经步入行业应用开发的成熟阶段。
相比发达国家的广泛应用情况，在国，文字识别技术在各领域的应用还有着广阔的空间。
随着国家信息化建设的发展，文字识别技术拥有了一个全新的行业应用局面。
各个研究文字识别的软件将会更加深入到信息化建设的各个领域。
1.3 课题研究容本课题研究容如下：1.BP神经网络是人工神经网络的其中一种，它利用实际输出与期望输出之差对网络的各层连接权由后向前前逐层进行校正。
通过学习BP网络的算法，对BP网络进行反复训练，确定稳定的权值与阈值，进而应用到字符识别系统中去。
2.对待识别图片进行一系列预处理。
预处理的过程主要包括对于图像的灰度化、二值化、图像的梯度锐化、离散噪点的去处、图像倾斜度的调整、字符的分割、图像的归一化处理、图像的紧缩重排等。
3.识别过程分为三个阶段：图像预处理阶段，BP网络的训练阶段，字符识别阶段。
设计程序分别完成三个阶段，利用BP神经网络识别正确出图片中的数字信息。
第二章人工神经网络2.1 人工神经网络人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。
人工神经网络具有自学习、自组织、自适应以及很强的非线性函数逼近能力，拥有强大的容错性。
它可以实现仿真、预测以及模糊控制等功能。
是处理非线性系统的有力工具。
2.1.1 人工神经网络算法一、设计信息处理单元连接的方式按照信息处理单元的连接方式，神经网络可以分为多种类型。
这里介绍按照结点有无反馈划分的两种典型的网络结构：（1）前馈网络网络可以分为几个层。
各层按信号传输先后顺序依次排列，第i层的神经元只接受第i-1层神经元给出的信号。
各神经元之间没有反馈。
输入层结点与输出层结点称为“可见层”，其他中间层则称为“隐层”。
（2）反馈网络网络分层，某些结点除了接受外加输入以外，还要接受其他结点的反馈，或者是自身的反馈。
当然，除了这种划分方式，还有按照层数划分为单层网络与多层网络，按照输入数据的特点划分为离散网络和连续网络等。
不同的网络在性能和效率上会有很大的差异，一般来说，跨层连接的结点越多，网络越是可靠；层数越多，网络的效率越低；反馈越多，网络的学习能力越强；结点个数越多，网络的记忆能力就越好。