基于神經網絡的字符識別技術設計與實現.pdf

1、現如今圖像識別技術發(fā)展迅速,廣泛應用于銀行、郵政、教育、交通、現代化管理等各個領域,而在當代計算機、人工智能、圖像處理、模式識別等理論發(fā)展的推動下,基于神經網絡的圖像識別技術作為一種新型圖像識別技術應運而生,不難理解這是一種建立在神經網路算法基礎上的字符識別方法。由于BP神經網絡具有良好的字符識別能力,因此在這個基礎上,本文進行了方案設計。
　　 本文首先簡要介紹了人工神經網絡的發(fā)展概況,原理和結構,以及其學習規(guī)則;然后研究了前

2、饋神經網絡的模型和算法推導,以及誤差逆?zhèn)鞑?BackPropagalion)算法的實現過程;接著研究了字符的特征提取,并且提出一種混合提取算法,它是將字符的粗網格字體特征和歸一化處理后的投影特征結合了起來,不僅考慮到了字符的總體特征,而且也兼顧了字符局部特征,通過歸一化解決了字符尺寸不一致的現象,從而可以方便地識別。最后對于在BP網絡設計中存在的一些重要問題,比如參數設計、網絡結構設計、網絡的訓練與識別,都提出了解決對策。