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1、第24卷第3期重庆理工大学学报(自然科学)2010年3月Vol.24No.3JournalofChongqingUniversityofTechnology(NaturalScience)Mar.20103基于BP网络的数字识别方法张彤,肖南峰(华南理工大学计算机科学与工程学院,广州510641)摘要:比较了各种数字识别方法,采用BP神经网络设计了一个数字识别系统。首先对数字图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵;接着通过选取初始权值、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
2、络的鲁棒性;最后制作了图形用户界面进行实验。测试结果表明,该系统对噪声系数小于0.85的字符识别率可达96%,且网络训练时间可以接受。关键词:BP神经网络;数字识别;特征提取中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1674-8425(2010)03-0043-05CharacterIdentificationbasedonaBPNeuralNetworkZHANGTong,XIAONan2feng(SchoolofComputerScienceandEngineering,SouthChinaUniversityofTechnolo
3、gy,Guangzhou510641,China;Abstract:Thispapercomparesseveralmethodstorecognizevariousdigitsanddesignsadigitrecogni2tionsystembasedontheBackPropagationneuralnetwork.Firstly,thedigitimageisprocessedinbi2narytoconstructtheinputvectormatrix.Secondly,bychoosingtheinitialweight,t
4、henumberofhid2dennodesandthelearningalgorithmofweight,aperfectBPneuralnetworkiscreatedtotrainthesampledata.Thenthesamplewithnoiseistrainedoncemoresoastoenhancethenetworkrobust2ness.Finally,graphicaluserinterfaceismadetotestthissystem.Theresultshowsthatthedigitrec2ognition
5、rateofthisBPnetworkispossibletoreach96%withthenoisefactorlessthan0.85,andthetrainingtimeisacceptable.Keywords:BPneuralnetwork;digitrecognition;featureextraction数字识别是字符识别中的一个特例,是图像处理技术和模式识别技术相结合的研究课题。随着国家信息化进程的加速,数字识别的应用将越来越广泛,如邮政编码的自动识别、银行税表和银行支票的自动[1]处理以及大规模的统计数据库的数据自动识别
6、输入等。当这些领域涉及到数字识别时,特别是有关金额数额的识别时,要求识别器具有很高的可靠性。针对这类问题的关键就是设计出高可靠性和高识别率的数字识别方法。目前,数字识别的关键在于识别的核心算法性能,即应用最终实现零误识率和低拒识3收稿日期:2009-12-15项目基金:国家自然科学基金与中国民用航空总局联合资助项目(60776816);广东省自然科学基金重点资助项目(8251064101000005);广东省科技攻关项目(2007B06040107)作者简介:张彤(1976—),女,博士研究生,讲师,主要从事机器智能研究;通讯作者肖南峰(
7、1962—),男,教授,博士生导师,主要从事机器智能研究。©1994-2010ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved.http://www.cnki.net44重庆理工大学学报率的高速识别算法,因此开展这方面的研究是非常必要的。在过去的数十年中,研究者们提出了许许多多的识别方法,包括模板匹配法、统计决策法、句法结构[1]法、模糊判别法、逻辑推理法、神经网络法等。模版匹配法的基本原理是对每个模式类都定义一个标准的模式并将它作模板,这种方法适用于印刷体数字
8、的识别;统计决策法是在概率论和数理统计的基础上形成的,有着严格的数学基础,抗干扰能力强,但是较难抽取到好的特征,且难以反映模式的精细结构特征;句法结构法在形式语言和自动机的基础上产生的,优点是
