基于神经网络的手写体字符识别研究

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1、中南工业大学硕士学位论文基于神经网络的手写体字符识别研究姓名：成浩申请学位级别：硕士专业：控制理论与控制工程指导教师：蔡自兴2001.1.12_鱼型登竺些逆丝主一一一——-摘要手写体字符识别一直是模式识别和图象处理领域中的一项非常重要的课题。人工神经网络识别方法是近些年该研究领域的一种新方法，该方法具有一些传统技术所没有的优点:良好的容错能力、分类能力强、并行处理能力和自学习能力。这些优点使它在解决识别问题上不再拘泥于选取特征参数而对综合的输入模式进行训练和识别。在各种神经网络模型中，误差反向传播(BP)神经网络模型是当前应用最为广泛的一种模型，但常用的

2、BP学习算法存在收敛速度慢、目标函数易陷于局部最小等缺点。然而，利用遗传算法这一随机优化技术来训练多层神经网络的权、闭值，可以实现全局最优。作者基于上述理论，开展了手写体字符识别的研究工作。由于待识别的字符包括大小写英文字母、数字、运算符等共计69种字符模式，因此作者提出并使用了一套根据字符的轮廓特征对字符进行预分类、并对每一类别的字符各自建立BP神经子网进行训练和识别的总体方案。预分类工作是对字符二值图象进行处理，包括对字符图象的去噪、分割、细化和特征提取。在二值图象细化算法上，作者通过对各种二值图象细化算法的研究和细化结果的分析、比较，将利用象素的连

3、接数寻找骨架的经典细化算法和模板匹配细化算法结合使用于所开发的系统，从而使本系统需识别的所有字符均取得了较理想的细化结果;针对字符分类应提取的特征，作者提出了一种骨架链码形成和特征提取算法，该算法能快速有效地提取细化后的字符图象的结构特征，从而准确地对每一字符进行分类。在BP神经网络的权、闺值训练方面，作者对已有的优秀研究成果进行改进，使用了一种基于实数编码遗传算法的BP网络的混合训练算法。仿真和实验结果证明了上述方案和算法的有效性。关键词:手写体字符识别:图象处理:细化算法:结构特征;神经网络;遗传算法成浩:基于神经网络的手写体字符识别研究ABSTRA

4、CTManuscriptcharacterrecognitionisalwaysaveryimportanttaskinthepaternrecognitionandimagehandlingfield.Aritificialneuralnetworkrecognitionmethodisanewmethodoftheresearchfieldinrecentyears,andthismethodhassomemeritthattraditionaltechniquedonothave:goodtoleranceforerror,strongsortin

5、gabili诊strongparallelhandlingabilityandstrongself-learningability.Insetlingrecognitionproblems,thoseadvantagesmakeitdonotstickleonchoosingcharacteristicparameterandmakeitabletotrainandrecognizeintegratedpatern.Inallkindsofneuralnetworkmodels,BackPropagationneuralnetworkmodelisaki

6、ndofthemostwide-usedmodelscurrently,buttheusualBPtrainingalgorithmhassomedisadvantage,suchasthelowconvergencespeed,theaimfunctionwhicheasilytrapsinthelocalminimal.However,usingtherandomoptimizingtechniqueoftheGeneticAlgorithmtotrainthepowerandthresholdofthemultilayerneuralnetwork

7、,wecangetthebestanswer.Basedontheabovetheories,theauthorofthisarticlehasdevelopedtheresearchworkofthemanuscriptcharacterrecognition.Becausethecharacterstoberecognizedincludescapitalleters,lowercaseleters,numbercharactersandoperatorcharacters,theauthorputsforwardandusesaschemeasaw

8、hole,whichadvancedsortsthecharactersbase