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文檔簡介
1、現(xiàn)如今圖像識別技術(shù)發(fā)展迅速,廣泛應(yīng)用于銀行、郵政、教育、交通、現(xiàn)代化管理等各個領(lǐng)域,而在當(dāng)代計算機、人工智能、圖像處理、模式識別等理論發(fā)展的推動下,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像識別技術(shù)作為一種新型圖像識別技術(shù)應(yīng)運而生,不難理解這是一種建立在神經(jīng)網(wǎng)路算法基礎(chǔ)上的字符識別方法。由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的字符識別能力,因此在這個基礎(chǔ)上,本文進行了方案設(shè)計。
本文首先簡要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展概況,原理和結(jié)構(gòu),以及其學(xué)習(xí)規(guī)則;然后研究了前
2、饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和算法推導(dǎo),以及誤差逆?zhèn)鞑?BackPropagalion)算法的實現(xiàn)過程;接著研究了字符的特征提取,并且提出一種混合提取算法,它是將字符的粗網(wǎng)格字體特征和歸一化處理后的投影特征結(jié)合了起來,不僅考慮到了字符的總體特征,而且也兼顧了字符局部特征,通過歸一化解決了字符尺寸不一致的現(xiàn)象,從而可以方便地識別。最后對于在BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中存在的一些重要問題,比如參數(shù)設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計、網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練與識別,都提出了解決對策。
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