神经网络字符识别

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字符识别

车牌定位与识别之——字符识别第一章字符识别系统简介1.1字符识别的原理及发展现状近年来，字符识别逐渐成为模式识别领域中的一个重要分支。

模式识别研究过程的一般原理对字符识别有指导作用，而字符识别的研究又促进了基础理论一一模式识别领域的发展。

模式识别是伴随着计算机的研究、应用日益发展起来的。

按照广义的定义，对于存在于时间和空间中可观察的事物，如果可以区别它们是否相同或是否相似，都可以称之为模式。

模式识别就是在面对某一具体事物时将其正确地归入某一类别。

而狭义的模式是对具体的个别事物进行观测所得到的总体称为模式类。

字符识别中，自行是模式的表现形式，字符识别的是指是字形识别。

对于字符识别来说，识别的主要过程为：从输入的待识字符（模式样本）点阵图形（字形）提取描述该字符的特征，再根据一定准则判定该样本所属的模式类别。

因此，字符描述、特征提取和选择、分类判决，构成了字符识别的三个基本环节。

字符识别发展可分为三个阶段：第一个阶段为初级阶段。

其中一个基本思想，抽取特征向量的构造和它的相关函数。

现在此法仍为一种重要的匹配方法。

第二个阶段为基础理论研究阶段。

这个阶段提出了表示边界的链码法，用于结构分析的细化思想，以及一些离散图像上的拓扑性研究，形成了不仅能抽取局部特征，而且能抽取大范围的凹凸区域、连通性、孔等特征的算法，完成了作为基础理论核心的“特征抽取理论”，以及所谓的K-L展开法工作。

第三个阶段为发展阶段。

这一阶段的研究工作是技术和实际相结合，针对实际系统的要求和设备可能提供的条件，提出了更为复杂的技术。

但就多种方法分类来说，可以分为两大类方法:相关法和构造解析法。

在这两类方法的基础上，己经研究出了各具特色的系统。

1.2常用的字符识别（1）模板匹配模板匹配法将待识别的字符的尺度缩放为字符数据库中模板的大小，然后与所有的模板进行匹配，选择符合最佳匹配原则的作为结果。

任何光照变化，字符清晰度和大小的变化都会影响模板匹配的正确率，在实际应用中为了提高正确率往往必需使用大的模板或是多个模板进行匹配，而处理时间则随着模板的增大以及模板个数的增加而增长。

基于神经网络的芯片表面字符检测识别系统

基于神经网络的芯片表面字符检测识别系统唐铭豆;陶青川;冯谦【摘要】在实际的生产线上通常会将功能检测完毕的芯片编号识别入库,传统的人工肉眼识别需要大量的人力和时间,而通常的图像字符识别分为字符检测和字符识别两个阶段,在字符检测和识别时部分方法精度较高如Faster R-CNN利用深度学习来检测目标,但却存在着时间较慢的问题,部分时间较快的方法如扫描线检测、模板匹配等方法精度却不够,因此提出一套包括硬件和软件完整的新的芯片表面编号快速且高精度的检测识别方案.在算法中,检测数字字符提出一种先二值化图像再查找连通区域并分割字符的方法来定位字符,其中对粘连字符提出一套依赖边缘轮廓进行分割的方法,识别字符采用改进的卷积神经网络,将传统方法与深度学习结合起来,从而达到快速且高精度的效果,平均检测识别率达95％以上,平均检测识别时间小于0.1秒.【期刊名称】《现代计算机（专业版）》【年(卷),期】2018(000)009【总页数】6页(P40-45)【关键词】字符识别;卷积神经网络;高精度;字符检测【作者】唐铭豆;陶青川;冯谦【作者单位】四川大学电子信息学院,成都 610065;四川大学电子信息学院,成都610065;四川大学电子信息学院,成都 610065【正文语种】中文0 引言当前，在许多车间工厂需要对产品进行测试，在生产、试验的各测试环节，需要将产品编号与测试数据一一对应地记录保存，以满足质量控制、跟踪管理等方面的要求。

而往往进行测试时，由于产品数量巨大以及产品失效等客观原因，产品编号和测试数据是分开管理的，在对产品进行测试前，需要先对产品进行排序，产品编号的记录工作通常采用人眼观察排序的方式，效率低下并易出错。

而通过计算机视觉技术，利用模式识别及人工智能相关算法来实现器件编号的自动识别与记录，可以极大地提高测试效率，提高准确率，减少人工，且实现产品编号和测试数据同时获取与记录保存，将非常有利于测试自动化程度的提高，对生产测试过程的效率起到极大的改善作用，并降低人工失误带来的损失。

基于离散Hopfield神经网络的车牌字符识别

基于离散Hopfield神经网络的车牌字符识别作者：车洁窦新宇彭国志吴雪高磊来源：《城市建设理论研究》2013年第14期摘要：车牌字符识别是模式识别的一个重要分支，本文利用离散Hopfield神经网络对含有噪声的字符图像进行分类识别，并对识别后的图像信息进行小波变换处理，利用小波变换时频特性滤除部分噪声信息，提高了单一神经网络字符图像识别的准确度。

关键词：字符识别 Hopfield神经网络小波变换中图分类号：TN711文献标识码： A 文章编号：在日常生活中，经常会遇到带噪字符识别的问题，如交通系统汽车号牌，由于汽车在使用过程中，要经受自然环境的风吹日晒和雨水侵蚀，造成字体模糊不清，难以辨认。

如何从这些残缺不全的字符中提取完整的信息是字符识别的关键问题。

字符识别在交通、邮政及商业票据管理方面有着广阔的应用价值[1]。

目前有很多种用于字符识别的方法，主要分为神经网络识别、概率统计识别和模糊识别等。

传统的字符识别方法在有干扰的情况下不能很好地对字符进行识别，而离散Hopfield神经网络具有联想记忆的功能，利用这一特性能对字符进行识别，并且计算的收敛速度很快；小波变换具有时频局部化的特性，利用这一特性能减少字符识别中噪声干扰的影响，从而得到预期的效果。

1 Hopfield神经网络工作方式对于Hopfield神经网络当网络而言，根据输入得到输出后，该输出将被反馈到输入端，成为新的输入端，如此循环往复，不断调整网络的权值和阈值，直到网络的输出稳定为止。

该网络按动力学方式运行，其工作过程为神经元状态的演化过程，即从初始状态按能量减小的方向进行演化，直到达到稳定状态，而稳定状态即为网络的输出[2]。

1.1将网络用作联想存储器时，工作分为两个阶段：（1）学习阶段：对于给定的m个要存储的样本X(k)=(x1(k),x2(k),…,xn(k))，k=1，2，…，m，按照Hebb学习规则调整网络权值，以使得每个要存储的样本成为系统的一个吸引子。

基于卷积神经网络的手写体数字识别

基于卷积神经网络的手写体数字识别（1）问题的提出图14.1 手写识别输入方法手写识别能够使用户按照最自然、最方便的输入方式进行文字输入，易学易用，可取代键盘或者鼠标（图14.1）。

用于手写输入的设备有许多种，比如电磁感应手写板、压感式手写板、触摸屏、触控板、超声波笔等。

把要输入的汉字写在一块名为书写板的设备上（实际上是一种数字化仪，现在有的与屏幕结合起来，可以显示笔迹）。

这种设备将笔尖走过的轨迹按时间采样后发送到计算机中，由计算机软件自动完成识别，并用机器内部的方式保存、显示。

（2）任务与目标①了解卷积神经网络（CNN）的基本原理、LeNet-5相关算法和应用框架；②掌握运用人工智能开源硬件及Caffe库设计智能应用系统的方法，掌握Python语言的编程方法；③应用人工智能开源硬件和相关算法设计一个基于CNN的手写体数字识别系统，实现对手写体数字0~9的识别；④针对生活应用场景，进一步开展创意设计，设计具有实用价值的手写体数字识别应用系统。

（3）知识准备1）卷积和子采样去卷积一个输入的图像（第一阶段是卷积过程就是用一个可训练的滤波器fx，得到卷积层输入的图像，后面的阶段就是卷积特征map），然后加一个偏置bx。

Cx子采样过程是指，邻域4个像素求和变为一个像素，然后通过标量W加权，再增加偏置b，然后通过一个Sigmoid激活函数，产生一个缩小1/4的特征映射。

图Sx+1如图14.2所示为卷积和子采样过程。

图14.2 卷积和子采样2）使用传统机器学习与深度学习方法的比较使用机器学习算法进行分类包含训练和预测两个阶段（图14.3）：训练阶段，使用包含图像及其相应标签的数据集来训练机器学习算法；预测阶段，利用训练好的模型进行预测。

图像分类是经典的人工智能方法，采用机器学习的方法，需要先进行模型参数训练，训练阶段包括两个主要步骤：①特征提取。

在这一阶段，利用领域知识来提取机器学习算法将使用的新特征。

HoG和SIFT是图像分类中常使用的参数。

基于FCM和组合神经网络的车牌汉字字符识别方法

多种算法于一体的融合技术，采用分级特征提取算法，并根据特征的提取设计了分层神经网络分类器。整个识别共分为２层，１对待识别字第层
将字符分为８ ×４份（文规格化字符为８本Ｏ
×４）取每一１ × １０，００小方格的字符面积比为特征，形成３共２维的特征向量。
，
７｝２。整个处理过程不断更新划分矩阵Ｕ（７。式）和聚类原型模式矩阵Ｐ（６，若干次迭代 ∞ 式）经
１８６４２Ｏｌ
一
（。＋ｚ＋（）
＋。）
ｓ（。＋３１）。一叩。ｒ２（＋２［。７）一］）（＋７ｚ。３ｒ＋叩。。＋（７（ｚｓ）］３＋ｓ × ／１）（＋ｓ［（＋。。（ｚ＋。）３。）一）］
本文对字符的多种特征进行了实验，最后决定采用字符的矩特征和粗网格特征进行研究，并
设计了分级字符识别系统。其中矩特征反映了字
符图象的整体特征，有旋转不变性、度不变性具尺
和平移不变性的特点，字符切割的不理想具有对
３类。该特征反映了字符的全局特性，适应字能
符分割带来的非理想情况，别适合于粗分类。特
图１车牌汉字粗聚类试验分布图

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ＭＴＡ所ＡＬＢ的便利受到了青睐，ＰＢ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ＭＴＢＡ［中神经网络工具箱对英文表中的２个字母进行识别。Ａ６通过建立
ｗｄｓａｐｉａｉｎａｅｓｉｈｒｆｉｌｎｕａｅｗｒ，ｉｈｏｓｖｒｅｅｔｎｔｔｃｕｅｓｖｒｉｅｔｐｌｔｒａｎｔｅａｔｃａｅｒｌｎｔｏｋｔｔｅｒｉｅｐｒｃ，ａｄｉｓｒｔｒｉｅｃｏｉｉｓｙｙｆｓｕｙｓｍｐｅｉｌ．ＰｔｒｅｏｎｔｏｓｖｒｏｕａｎＢＰｎｔｒｐｌａｉｎ６ｌｔｒｆａｐａｅｓａｅｉｅｔｅｙａｔｎｒｃｇｉｎｉｅｙｐｐｌｒｉｅｗｏｋａｐｉｔ．２ｅｔｓｏｌｈｂｔｒｄｎｉｄｂｅｉｃｏｅｉｆ
ｍａｉｇｕｅｏｅｎｕ￣ｎｔｒｏｓｌｅｐｏｌｍｓａｇｕｎｉｆａｃｌｔｎｍｕｔｅｉｖｌｅ，Ｓｔｉｓｉｋｎｓｆｈｅｒｅｗｏｋｔｏｖｒｂｅ，ｌｒｅｑａｔｙｏｌｕａｉｓｎｏｖｄＯｉｓｔｌｔｔｃｏｂｌａｐｅｅｏｏｂｅｏｆａｒｉｃｆｔｕｌｓｍｅａｆｉ．ＴｈｒｆｒＴＬｅｓａｖｒｏｄｒｐｔｔｎｉｈｓａｅ．ＢｅｗｒｓｏｅｏｅｒｅｅｏｅＭＡＡＢｇｔｅｙｇｏｅｕａｉｔｉｒａＰｎｔｏｋｉｎｆｔｏｎｈ

手写字符识别中的特征提取与分类技术研究

手写字符识别中的特征提取与分类技术研究一、引言手写字符识别是人工智能领域的一个重要研究领域，由于手写字符有着复杂的形态变化，因此手写字符识别是一项具有挑战性的任务。

在手写字符识别中，特征提取与分类技术是其中最为关键的两个环节。

本文将从特征提取和分类两个方面，对手写字符识别中的特征提取与分类技术进行研究。

二、特征提取技术特征提取是将原始数据转化为可用于分类器训练或识别的特征的过程。

在手写字符识别中，特征提取的目标是将手写字符图像转化为一组可以描述其特征的数值向量。

目前常用的特征提取方法主要包括全局特征提取和局部特征提取。

1. 全局特征提取全局特征提取是将整个手写字符图像看成一个整体，从图像的全局特征中提取出用于分类的特征。

全局特征提取一般使用傅里叶变换、小波变换等进行，这些方法可以提取出用于刻画整个图像的频域和时域特征。

由于全局特征提取是从整个手写字符图像中提取特征，因此可以提取出包括大小、形状、灰度等方面的信息。

2. 局部特征提取局部特征提取是将手写字符图像分成若干个小块，从图像的局部区域中提取出用于分类的特征。

局部特征提取一般使用方向梯度直方图（Haar特征）等方法进行，这些方法可以提取出用于刻画局部图像的特征。

由于局部特征提取是从手写字符图像的局部区域中提取特征，因此可以提取出包括笔画纵横比、弯曲程度等方面的信息。

三、分类技术分类技术是将特征提取得到的特征向量归入不同的类别，从而实现对手写字符的识别。

在分类技术中，常用的方法包括神经网络、支持向量机、决策树等。

1. 神经网络神经网络是一种用于处理和分类模式的复杂非线性系统，它具有学习能力和容错性。

在手写字符识别中，神经网络的输入是特征向量，输出是对应的类别标签。

神经网络通过学习来调整连接权值，从而实现对手写字符的分类。

2. 支持向量机支持向量机是一种将样本空间映射到高维度空间进行分类的方法。

在手写字符识别中，支持向量机的输入是特征向量，输出是对应的类别标签。

字符识别方法归纳

字符识别一、理论1.结构模式识别：根据字符结构特征进行识别，可用来识别汉字，但抗干扰能力差。

可用来识别少量和简单的字符，如数字。

2.统计模式识别：其要点是提取待识别模式的的一组统计特征，然后按照一定准则所确定的决策函数进行分类判决。

常见的统计模式识别方法有：(1) 模板匹配。

模板匹配并不需要特征提取过程。

字符的图象直接作为特征，与字典中的模板相比，相似度最高的模板类即为识别结果。

这种方法简单易行，可以并行处理；但是一个模板只能识别同样大小、同种字体的字符，对于倾斜、笔划变粗变细均无良好的适应能力。

(2)利用变换特征的方法。

对字符图象进行二进制变换(如Walsh, Hardama变换)或更复杂的变换(如Karhunen-Loeve, Fourier,Cosine，Slant变换等)，变换后的特征的维数大大降低。

但是这些变换不是旋转不变的，因此对于倾斜变形的字符的识别会有较大的偏差。

二进制变换的计算虽然简单，但变换后的特征没有明显的物理意义。

K-L变换虽然从最小均方误差角度来说是最佳的，但是运算量太大，难以实用。

总之，变换特征的运算复杂度较高。

(3)投影直方图法。

利用字符图象在水平及垂直方向的投影作为特征。

该方法对倾斜旋转非常敏感，细分能力差。

(4)几何矩(Geometric Moment)特征。

M. K. Hu提出利用矩不变量作为特征的想法，引起了研究矩的热潮。

研究人员又确定了数十个移不变、比例不变的矩。

我们都希望找到稳定可靠的、对各种干扰适应能力很强的特征，在几何矩方面的研究正反映了这一愿望。

以上所涉及到的几何矩均在线性变换下保持不变。

但在实际环境中，很难保证线性变换这一前提条件。

(5)Spline曲线近似与傅立叶描绘子(Fourier Descriptor)。

两种方法都是针对字符图象轮廓的。

Spline曲线近似是在轮廓上找到曲率大的折点，利用Spline曲线来近似相邻折点之间的轮廓线。

而傅立叶描绘子则是利用傅立叶函数模拟封闭的轮廓线，将傅立叶函数的各个系数作为特征的。

基于改进BP神经网络的车牌字符识别研究

２ＢＰ网络学习算法的改进
针对ＢＰ网络收敛太慢影响了该网络在许多方面的实际应用这样一个严重的缺陷，引入动量项和遗传
算法来改进ＢＰ网络学习算法。标准ＢＰ算法实质上是一种简单的最快速下降静态寻优算法，在修正叫（）时，只是按时刻的负梯度方
１ＢＰ网络学习算法的缺陷
ＢＰ网络实质上是对任意非线性映射关系的一种逼近，由于采用的是全局逼近的方法，因而ＢＰ网络具有较好的泛化能力。但由于ＢＰ算法具有一些特定的局限性，其学习过程容易陷入误差函数的局部极值点，即Ｅ的超曲面可能存在多个极值点。如果神经网络的权系数初值设置不当，就很容易使学习过程收敛缓慢甚至不收敛，其学习过程较长，难以确定隐层和隐结点的个数。如何根据特定的问题来具体确定网络的结构尚无很好的方法，仍需要凭借经验和试凑。这些使得人工神经网络识别技术的应用受到许多限制。
目前，国内外汽车牌照的识别技术有ＩＣ卡识别技术、条形码识别技术、图像处ｊ里技术、人工神经网络识别技术Ｌ１］。前面三种方法存在着使用成本高、识别速度慢等缺点。由于人工神经网络识别技术有良好的自适应性、自组织性，很强的学习功能、联想功能、容错功能、识别率高、抗干扰能力强等优点，因此越来越多地受到人们的广泛关注与应用。目前广泛采用的是基于ＢＰ算法的多层前馈神经网络。

基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别

分分析法对原始样本数据进行分类，然后由ＢＰ神经网络法对拒识样本进行识别。研究结果表明，与传统的单一识别方法相比，提高了识别正确率，减少了训练时间。
关键词：主成分分析（Ｃ；Ｐ神经网络；ＰＡ）Ｂ字符识别
中图分类号：Ｐ５Ｔ７１文献标识码：Ａ
Ｋｅｏｄ：ｒｃａｃｍｏｅｔａｓＰＡ）ＢｅａｎｔｏｋｃａａｔｃｇｉｏｙｗｒｓｐｎｉｏｐｎｎｌｉＣ；Ｐｎｕｌｅｒ；ｈｒｃｒｅｏｎｉｉｐｌｎａｙｓ（ｒｗｅｒｔｎ
ＢＰ神经网络是目前应用较多的一种目标分类器。利用其对目标进行分类，前端输人太多的样若
基于ＰＡ和ＢＣＰ神经网络算法的车牌字符识别
闫雪梅，王晓华，夏兴高
（北京理工大学信息科学技术学院电子工程系，北京１０８）００１
摘要：文章采用了双重ＰＡ算法链接ＢＣＰ神经网络的方法对车牌字符进行识别。先由主成
其中，是特征向量矩阵；是样本均值；ｃ目标 Ⅳ是类别的数目；表示ｋ目类标的训练图像数。
基金项目：国家自然科学基金资助项目（０７１０。６４２１）作者简介：闷雪梅（９６一）女，１６，讲师，究方向为图像处理与研模式识别。Ｅｍｉｘｙｍｙｎｉ．ｏ — ａ：ｍｍａ＠ｓａｃｒｌｍｎｎ收稿日期：０７０－修订日期：０７０－９２０－４０４；２０－４０

粗糙集神经网络系统在车牌字符识别中的研究

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车牌字符识别是模式识别的一个应用领域，
但是随着字符特征的增多、符受污染的程度加字大，字符识别方法面临的问题是如何降低干扰引起的不确定性，提取出有效的、数尽可能少的特维征向量，高识别系统的准确性和实时性。提粗糙集理论ｕ（ｏｇｅｓＲ）由波兰科ＲｕｈＳｔ，Ｓ是学家ＺＰｗｌｋ在１８．ａａ９２年提出的，它用决策表表
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ocr的主要原理

ocr的主要原理OCR（Optical Character Recognition）即光学字符识别，是一种通过扫描和解析文本图像中的字符，将其转换为可编辑和可搜索的文本的技术。

OCR 的主要原理是通过光学扫描仪或相机将纸质文档、印刷体的文字、手写文字等转换为数字文本的过程。

OCR 技术的主要原理是基于图像处理和模式识别的方法。

首先，通过光学扫描仪或相机将纸质文档或图片转换为数字图像。

然后，利用图像处理算法对图像进行预处理，包括图像增强、去噪、二值化等操作，以提高后续的字符识别准确率。

接下来，OCR 系统会将图像中的字符分割成单个的字符或字符块。

这一步骤需要考虑到字符之间的间距、字体、倾斜等因素。

分割完成后，OCR 系统会对每个字符或字符块进行特征提取，即将其转换为数学模型或特征向量，以表示字符的形状、大小、边缘等特征。

在特征提取完成后，OCR 系统会使用模式识别算法进行字符识别。

常见的模式识别算法包括模板匹配、统计模型、神经网络等。

模板匹配是一种基于字符模板的方法，通过比较字符的特征向量与预先存储的模板进行匹配，从而确定字符的识别结果。

统计模型则是通过建立字符的统计模型，利用概率统计的方法进行识别。

神经网络是一种模拟人脑神经元网络的方法，通过训练网络模型来实现字符识别。

OCR 系统会根据字符识别的结果生成可编辑和可搜索的文本。

这一过程可以根据需要进行后处理操作，如纠正识别错误、合并字符、识别多种语言等。

OCR 技术的应用非常广泛。

在办公自动化领域，OCR 可以将纸质文档转换为电子文档，方便存储、检索和编辑。

在数字化图书馆和档案管理中，OCR 可以实现大规模文献和档案的数字化处理。

在自动驾驶和机器人视觉领域，OCR 可以用于识别交通标志、道路标识等。

在身份证识别、银行卡识别等领域，OCR 可以用于提取和识别关键信息。

此外，OCR 还可以应用于翻译、语音合成、智能搜索等领域，为人们的生活和工作带来了极大的便利。

基于深度学习的光学字符识别技术研究

基于深度学习的光学字符识别技术研究光学字符识别技术（Optical Character Recognition，OCR）是一种将图像中的文字信息转换为可编辑、可搜索的电子文本的技术。

它在现实生活中具有广泛的应用领域，如印刷体文字识别、车牌识别、银行票据处理等。

随着深度学习的快速发展，基于深度学习的光学字符识别技术逐渐成为OCR领域中的主流方法。

本文将对基于深度学习的光学字符识别技术进行研究，并介绍其原理、方法和应用。

1. 基本原理基于深度学习的光学字符识别技术主要基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行字符图像的特征提取和识别。

首先，将字符图像进行预处理，如灰度化、二值化、去噪等，以便于后续的特征提取和分析。

然后，使用预训练的卷积神经网络对字符图像进行特征提取，将图像中的字符特征映射到高维特征空间中。

最后，通过分类器对提取的特征进行分类和识别，得到字符的文本信息。

2. 技术方法2.1 卷积神经网络卷积神经网络是深度学习中最常用的模型之一，它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，实现对图像数据的有效表示和识别。

在光学字符识别中，卷积神经网络可以学习到字符图像中的局部特征和全局特征，从而实现准确的识别。

2.2 数据集构建构建一个合适的数据集对于训练基于深度学习的光学字符识别模型非常重要。

数据集应包含大量的字符图像样本，涵盖不同字体、大小和扭曲度的字符。

同时，还需准备相应的标注数据，即每张字符图像对应的字符文本。

常用的数据集有MNIST、CIFAR-10和CASIA-OLHWDB等。

2.3 模型训练与优化基于深度学习的光学字符识别技术的关键是对模型进行训练和优化。

通过使用大量的字符图像样本和对应的标注数据，可以训练一个准确的识别模型。

同时，还可以使用一些技巧，如数据增强、正则化和优化算法的选择，进一步提升模型的性能。

3. 应用领域基于深度学习的光学字符识别技术在多个领域中得到了广泛应用。

基于深度学习的字符识别与光学字符识别技术研究

基于深度学习的字符识别与光学字符识别技术研究随着科技的不断发展和应用场景的扩大，字符识别技术逐渐成为计算机视觉领域的研究热点之一。

基于深度学习的字符识别和光学字符识别技术作为当前字符识别技术的重要方法之一，具有广泛的应用前景。

本文将从深度学习与光学字符识别技术的背景和意义、基于深度学习的字符识别技术和光学字符识别技术的原理与方法、两种技术应用和发展前景等几个方面展开讨论。

一、背景和意义字符识别是将图像中的字符转化为可理解和处理的文本的过程。

传统的字符识别方法通常需要手动设计特征提取算法，并且对光照、图像噪声等因素非常敏感。

而基于深度学习的字符识别技术则通过深度神经网络自动学习和提取特征，具有更强的鲁棒性和适应性。

光学字符识别技术是指通过光学设备获取字符图像后，利用计算机进行字符识别的技术，广泛应用于文字输入、自动化办公和文本信息处理等领域。

基于深度学习的字符识别和光学字符识别技术的研究和应用对于提高计算机视觉的自动化水平、提升人工智能技术的应用能力具有重要意义。

二、基于深度学习的字符识别技术基于深度学习的字符识别技术主要通过深度神经网络模型实现。

其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中常用的模型之一，被广泛运用于字符识别任务中。

卷积神经网络通过多层卷积、池化和全连接层的组合，可以有效地学习和提取字符图像中的特征。

此外，循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）在处理序列数据和文本数据时具有优势，被应用于一些特定的字符识别任务。

基于深度学习的字符识别技术在大规模数据集上进行训练，通过反向传播算法进行优化，达到了较高的识别准确率和鲁棒性。

三、光学字符识别技术光学字符识别技术是将扫描得到的字符图像转化为计算机可处理的字符编码。

该技术通常包括图像预处理、字符分割、特征提取和字符识别几个步骤。

首先，对光学字符图像进行预处理，如去除噪声、增强对比度等，以提高后续处理的准确性。

字符识别过程

字符识别过程一、引言字符识别是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它的目标是将输入的图像中的字符转化为计算机可以理解和处理的文本信息。

字符识别技术在许多领域都有广泛的应用，如自动驾驶、文档扫描、图像搜索等。

本文将介绍字符识别的基本过程和常用方法。

二、预处理字符识别的第一步是对输入图像进行预处理。

预处理的目的是消除图像中的噪声、增强字符的边缘和对比度，以便后续的处理步骤能够更好地提取和识别字符。

常用的预处理方法包括图像去噪、灰度化、二值化和字符分割等。

1. 图像去噪图像去噪是预处理的第一步，它的目的是消除图像中的噪声，使字符的边缘更加清晰。

常用的图像去噪方法有中值滤波、均值滤波和高斯滤波等。

这些滤波器可以对图像进行平滑处理，去除噪声的同时保留字符的边缘信息。

2. 灰度化灰度化是将彩色图像转化为灰度图像的过程。

在字符识别中，通常将彩色图像转化为灰度图像是因为灰度图像只有一个通道，处理起来更加简单。

常用的灰度化方法有加权平均法和灰度直方图法等。

3. 二值化二值化是将灰度图像转化为二值图像的过程。

二值图像中只有黑白两种颜色，可以更好地突出字符的形状。

常用的二值化方法有全局阈值法、局部阈值法和自适应阈值法等。

4. 字符分割字符分割是将二值图像中的字符从背景中分离出来的过程。

字符分割的目的是为了将每个字符单独提取出来，以便后续的识别过程能够更准确地对每个字符进行分类。

常用的字符分割方法有基于投影的方法、基于边缘检测的方法和基于连通区域的方法等。

三、特征提取在预处理完成后，接下来需要对每个字符进行特征提取。

特征提取的目的是将字符的关键特征提取出来，以便后续的分类器能够更好地进行分类。

常用的特征提取方法有形状特征、纹理特征和投影特征等。

1. 形状特征形状特征是指字符的外形和轮廓信息。

常用的形状特征有周长、面积、宽高比和圆度等。

这些特征可以描述字符的形状是否规则、是否对称等。

2. 纹理特征纹理特征是指字符表面的纹理信息。

流水线上印刷电路板的元件字符的光学识别新方法

作者：虞仲杨
作者机构：上海交通大学,200030
出版物刊名：科技资讯
页码： 39-40页
主题词：神经网络字符识别骨架匹配
摘要：印刷电路板的元件上的字符识别是AOI（光学自动检测）的一个重要组成部分。

生产流水线环境的不理想给字符识别带来很大的困难。

流水线要求字符识别方法具有快速性。

本文绕过图像特征量提取这个难关，采用直接输入字符原图像的方法，利用神经网络判断字符。

因为神经网络输入维数过大，给神经网络分类带来很多盲点。

为了解决这个问题，本文将神经网络与标准字符骨架判断的方法结合起来，把标准字符骨架作为模板，与通过神经网络判断的图像比较，剔除与骨架相差很大的图像。

本文省去了传统OCR方法的字符串分割步骤，采取边搜索边识别的方法，提高了字符识别的速度和减少因分割不当带来的误判断。

ocrnet原理

OCRNet原理1. 引言随着信息技术的飞速发展，光学字符识别（Optical Character Recognition，OCR）技术受到了越来越多的关注。

OCR技术可以将印刷体或手写体的字符转换为可以被计算机识别和处理的文本信息。

OCR技术在文字识别、自动化办公和数字化文档处理等领域具有广泛的应用前景。

2. OCRNet概述OCRNet是一种基于深度学习的OCR技术框架。

它采用了深度卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来实现图像的字符识别。

与传统的基于规则和特征提取的方法相比，OCRNet能够自动从大量的数据中学习并提取高层次的特征，从而实现更准确、更高效的字符识别。

3. OCRNet的基本原理OCRNet的基本原理包括图像预处理、特征提取、字符识别三个步骤。

3.1 图像预处理图像预处理是OCR流程的首要步骤，它的目的是对输入图像进行去噪、增强和归一化等操作，以提高后续处理的准确性和鲁棒性。

常见的图像预处理方法包括灰度化、二值化、滤波、增强对比度等。

3.2 特征提取特征提取是OCRNet的核心步骤，它使用了深度卷积神经网络来对图像中的字符进行特征提取。

OCRNet采用了一种称为卷积层和池化层交替叠加的结构，可以自动学习出图像中的高层次特征。

卷积层可以提取出图像的局部特征，而池化层可以对特征进行降维和抽象，从而减少模型参数的数量并提高模型的泛化能力。

3.3 字符识别字符识别是OCRNet的最后一步，它利用了全连接层和Softmax函数来将提取到的特征映射到字符类别。

全连接层可以将卷积层和池化层提取到的特征进行整合和转换，产生最终的特征向量。

Softmax函数则可以将特征向量映射为各个字符类别的概率分布，从而实现字符的分类识别。

4. OCRNet的优势和挑战4.1 优势•OCRNet能够自动从数据中学习高层次特征，不依赖于人工设计的规则和特征，因此具有更好的适应性和泛化能力。

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t(kk+1)=0;
case{1,11,21,31,41,51,61,71,81,91}
t(kk+1)=1;
case{2,12,22,32,42,52,62,72,82,92}
t(kk+1)=2;
'LOAD OK.'
save E52PT p t;
% 创建和训练BP网络
clear all;
load E52PT p t;
pr(1:256,1)=0;
pr(1:256,2)=1;
net=newff(pr,[25 1],{'logsig' 'purelin'}, 'traingdx', 'learngdm');
p1=-1.*p1+ones(16,16);
for m=0:15
p(m*16+1:(m+1)*16,kk+1)=p1(1:16,m+1);
end
switch kk
case{0,10,20,30,40,50,60,70,80,90}
% 识别
for times=0:999
clear all;
p(1:256,1)=1;
p1=ones(16,16);
load E52net net;
test=input('FileName:', 's');
x=imread(test,'bmp');
x=imread(m,'bmp');
bw=im2bw(x,0.5);
[i,j]=find(bw==0);
imin=min(i);
imax=max(i);
jmin=min(j);
jmax=max(j);
bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax);
p1=-1.*p1+ones(16,16);
for m=0:15
p(m*16+1:(m+1)*16,1)=p1(1:16,m+1);
end
[a,Pf,Af]=sim(net,p);
imshow(p1);
a=round(a)
t(kk+1)=5;
case{6,16,26,36,46,56,66,76,86,96}
t(kk+1)=6;
case{7,17,27,37,47,57,67,77,87,97}
t(kk+1)=7;
bw=im2bw(x,0.5);
[i,j]=find(bw==0);
imin=min(i);
imax=max(i);
jmin=min(j);
jmax=max(j);
bw1=bw(imin:imax,jmin:jmax);
rate=16/max(size(bw1));
bw1=imresize(bw1,rate);
[i,j]=size(bw1);
i1=round((16-i)/2);
j1=round((16-j)/2);
p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;
% 数字识别
% 引自《神经网络模型及其MATLAB仿真程序设计》一书P94～98
% 生成输入向量和目标向量
clear all;
'LOADING......'
for kk = 0:99
p1=ones(16,16);
m=strcat('nums\',int2str(kk),'.bmp');
net.trainParam.epochs=2500;
net.trainParam.goal=0.001;
net.trainParam.show=10;
net.trainParam.lr=0.05;
net=train(net,p,t)
'TRAIN OK.'
save E52net net;
case{8,18,28,38,48,58,68,78,88,98}
t(kk+1)=8;
case{9,19,29,39,49,59,69,79,89,99}
t(kk+1)=9;
end
end
rate=16/max(size(bw1));
bw1=imresize(bw1,rate);
[i,j]=size(bw1);
i1=round((16-i)/2);
j1=round((16-j)/2);
p1(i1+1:i1+i,j1+1:j1+j)=bw1;
end
case{3,13,23,33,43,53,63,73,83,93}
t(kk+1)=3;
case{4,14,24,34,44,54,64,74,84,94}
t(kk+1)=4;
case{5,15,25,35,45,55,65,75,85,95}