资源描述：
《基于人工神经网络的手写字母识别研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、基于人工神经网络的手写字母识别研究HandwrittenTextRecognitionBasedonArtificialNeuralNetwork领域：软件工程作者姓名：阙为涛指导教师：侯春萍教授企业导师：赵呈东高级工程师天津大学软件学院二零一五年十二月摘要随着模式识别技术在信息科学中的广泛应用，手写文本识别也成为了现在的热点研究内容，在我们身边常用的就有手机的手写输入，车牌自动拍照提取，文档扫描输入等，都是要求识别图像中的文本。文本识别技术在很多需要自动识别信息的领域有很重要的理论意义和实用价值。本文研究神经网络方法用于手写文本识
2、别。本文论述了手写文本识别的意义和发展现状，讨论了字符识别预处理的灰度化、图像去噪、二值化、归一化和字符细化等基本步骤。本文实验部分对手写48×48的彩色字符图像进行灰度化、二值化、归一化为16×16的黑白图像，字符特征向量提取用到了逐像素特征提取法。将提取的字符特征转换成神经网络的输入向量。选取20组手写样本训练BP神经网络，用另外20组样本测试神经网络的识别效果。本文采用不同训练函数的BP算法进行训练，比较识别效果和效率，最后采用带动量项的自适应学习率训练函数。本实验在MATLAB平台下实现，论文最后对实验结果进行了分析总结。本
3、文研究表明，基于BP网络的手写文本识别的正确率较高，有一定抗干扰和噪声能力，将来可以进一步应用到实践中去。关键词：手写体识别；神经网络；特征提取；图像处理ABSTRACTWiththeextensiveapplicationofpatternrecognitiontechnologyinthefieldofinformationscience,thetextrecognitiontechnologyhasbeenacriticalissue,suchasthehandwrittendocument,licenseplatesandv
4、erificationcoderecognition,wherethecharactersneedtobeidentified.Becauseinmanyfieldsthatneedtoautomaticallyidentifytheinformation,theimagerecognitiontechnologyhasagreattheoreticalsignificanceandpracticalvalue.Thispaperstudiesforrecognitionofhandwrittentextwiththemethodo
5、fArtificialNeuralNetwork.Thisthesisdiscussesthesignificanceofhandwrittentextrecognition,anddiscussesthegeneralprocessofrecognizingcharacters,includinggraying,de-noising,binarization,normalizationandcharacterthinning.Thisthesisusescustomnormalizationalgorithmforimagepre
6、-processing,transformingthe48×48pixelimagetonormalized16×16pixelimage,andthenmadethecharacteristicfeatureextractionpixelbypixel.Afterthepreprocessing,thecharacterfeatureswereconvertedtotheinputvectoroftheneuralnetwork.Twentygroupsofhandwritingsampleswereselectedtotrain
7、theBPneuralnetwork,andwetaketheothertwentysetsofsamplesasatestsampleinputtothetrainednetworktoobtaintherecognitionresult.ThepapercompareddifferentactivationfunctionsinBPtrainingalgorithms,andfinallyusedtheBPalgorithmwithmomentumfactorsandadaptivelearningrate,andtheexpe
8、rimentwasconductedintheMATLABplatform,andthepaperanalyzedandsummarizedtheexperimentalresults.Thisstudyshowsthatthecor
