基于神经网络的印刷体数字字符的识别_周泽华.pdf

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1、基于神经网络的印刷体数字字符的识别周泽华，等*基于神经网络的印刷体数字字符的识别周泽华，胡学友，谭敏，张为堂(合肥学院电子信息与电气工程系合肥，230601)摘要：提出了一种基于BP网络的印刷体数字字符的识别方法。通过对BP网络的研究与学习，设计了一种结构合理，收敛速率快的BP网络。实验结果表明，该方法对标准的印刷体数字字符的识别率达到了100％，对有1～3度倾斜角度的字符识别率也达到了96％以上。关键词：神经网络；BP网络；印刷体数字字符识别Abstract:AmethodbasedonBPneuralnetworkwasputforwardtorealizeprintednu

2、mericcharacterdiagnosis,withsatisfiedresultsinexperimentaltest.Theratereaches100%forstandardprintednumbersandmorethan96%fortiltcharacterwith1-3angles.Keywords:Neuralnetwork;BPnetwork;Printednumericcharacter中图分类号：TP181文献标识码：B文章编号：1001-9227(2009)05-0110-030引言BP神经网络是指采用了BP算法的多层前向神经网络。印刷体数字识别有极大的

3、实用价值，它可以应用于典型的三层BP神经网络结构如图1所示。它由输入层、隐身份证号码识别、汽车牌照识别、银行票据识别等各种印含层(中间层)和输出层组成。其中，X,X,⋯X为输入向123刷体编号的识别，涉及到交通、银行、教育和邮政等多个量，T,T,⋯T为神经元的阈值，W,W为连接权值，Y,12nijjp1领域。它是字符识别的一个重要分支，现有的识别方法主Y,⋯Y为输出向量。网络按有导师指导的方式进行学习，2n[1]要可分为两类：基于统计特征的方法和基于结构特征的输入信息传播到隐含层结点上，经过logsig型(也可以是[2]方法。由于印刷体数字恰是一种结构性字符，一般采用其他函数)的

4、激活函数运算后，将隐含结点的输出信息传[3-5]“特征提取＋分类器”的方法进行分类识别。播到输出结点，在输出层的各神经元获得网络的输入响近年来，人工神经网络以其高度并行性、良好的容错应。如果输出层不能得到期望输出，即实际输出值与期望性、联想记忆功能力、自适应和自学习等特点，备受人们输出值之间有误差，那么就将误差信号沿原来的连接通路重视，在字符识别领域得到了广泛的应用。本文对神经网返回，逐次向输入层传播并进行计算，逐层修正各连接络分类器进行研究，提出了一种基于BP网络的印刷体数权，再经过正向传播过程。这两个过程反复进行，使得误字字符识别系统的实现方法，为印刷体数字字符识别提供差信号

5、不断减小，网络对输入信息响应的正确率不断提了一条识别率高，识别速度快的新途径。高。当误差达到所期望的要求时，网络的学习过程就结束。1人工神经网络神经网络是由大量处理单元(神经元、处理元件、电子元件、光电元件等)广泛互连而成的网络，它是在现代神经科学研究成果的基础上提出的，反映了人脑功能的基本特征。人工神经网络是一个并行的分布处理结构，它的工作原理是以人脑的组织结构和活动规律为背景，反映了人脑的很多特征，但并不是对人脑部分的真实实现。人工神经网络是通过人工神经元模型来实现模拟生物神经元，图1典型的三层BP神经网络结构人工神经元相当于一个多输入单输出的非线性阈值器件。2BP网络的设计

6、与实现收稿日期:2009-05-20*基金项目:安徽省教育厅自然科学研究重点项目(KJ2009A55)、合肥2.1字符特征提取学院科研发展基金重点项目(09KY02ZD)、合肥学院自然科学研究发展基金一般项目(09KY02ZR)资助。在进行BP网络设计之前，我们要对待识别的字符进作者简介:周泽华(1982-),男,安徽宿松人,助教,硕士,主要行特征提取，本设计是选取字符的网格特征作为识别的特研究方向为数字图像处理。110《自动化与仪器仪表》2009年第5期（总第145期）征，将提取的字符特征直接输入到BP神经网络分类器进（3）隐含层个数行训练。图2是一个归一化后的二值数字0字符点

7、阵图像，神经网络的许多特性正是由于隐含层的存在才具备，图3是0字符的32×24象素网格特征图，白象素1表示该然而，具体取多少隐含层合适却没有确定的规律可循，不点有笔划，黑象素0表示该点没有笔划。同的应用对象，与其相适应的网络结构差别很大。理论上已经证明:具有偏差和至少一个S型隐含层加上一个线性输出层的网络，能够逼近任何有理函数，也即含有一个隐含层的三层BP网络即可完成非线性函数的逼近。由于BP网络的功能实际上是通过网络输入到网络输出的计算来图2待识别的0字符完成的，所以多于一个隐