基于BP神经网络的多样本手写体字符识别

发布时间：2018-07-24 12:32

【摘要】：手写体字符识别是人机交互领域的一个重要内容,本文基于BP神经网络实现了任意数量字符模版的多字符手写体字符识别。分为以下几步,第一,首先对目标图像进行识别前预处理。包括灰度图像二值化、图像孤立像素滤波、图像膨胀、腐蚀、按字母最小行分割、按字母最小列分割、图像紧缩、归一化等;第二,用处理好的多个样本进行BP神经网络训练。包括BP网络参数的选择、目标结果构建、输入到结果的映射即用样本库进行神经网络学习机的训练;第三,待测字母的识别。包括对图像预处理、字符提取、归一化和送入已训练好的BP网络进行识别。该系统最终实现了95%以上的手写字符识别正确率,有一定的借鉴意义。
[Abstract]:Handwritten character recognition is an important content in the field of human-computer interaction. Based on BP neural network, multi-character handwritten character recognition based on arbitrary number of character templates is realized. It is divided into the following steps: first, the target image is preprocessed before recognition. It includes gray image binarization, image isolated pixel filtering, image expansion, erosion, segmentation by the smallest line of letters, segmentation by the smallest column of letters, image compression, normalization and so on. Second, BP neural network is trained with processed samples. It includes the selection of BP network parameters, the construction of target results, the mapping of input to the results, that is, the training of neural network learning machine using sample database; thirdly, the recognition of the letters to be tested. It includes image preprocessing, character extraction, normalization and BP neural network recognition. The system finally realizes 95% of the correct recognition rate of handwritten characters, which has certain reference significance.
【作者单位】： 沈阳市园林科学研究院;
【分类号】：TP391.41;TP183

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