基于BP神经网络的手写英文字母识别系统

"这篇硕士学位论文探讨了基于BP神经网络的手写英文字母识别技术，包括输入图片处理、归一化、识别三个阶段。通过MATLAB的imread.m函数读取图像，然后使用自定义归一化算法将28x28像素图像转化为10x14像素，并进行逐像素特征提取。利用520幅样本训练BP神经网络，其余520幅用于测试，证明该系统在相同字体识别和抗干扰方面具有高效性。" 在计算机视觉和模式识别领域，句法模式识别是一种重要的技术，它主要关注模式的结构和组成。这一方法源于语言学的概念，将复杂的模式分解为一系列简单的子模式，这些子模式通过层次结构连接，形成所谓的模式基元。模式基元是模式描述的基础，它们应当能够简洁地反映模式的结构特性，同时容易被非句法方法抽取。在句法模式识别中，选择合适的基元至关重要，这类似于决策理论方法中的特征选择，目的是找到能够有效表征模式的最小单位。 一个典型的句法模式识别系统通常包含两个主要部分：识别部分和分析部分。识别部分包括预处理、基元提取和句法（或结构）分析。预处理是为了准备原始数据，使其适合进一步的分析；基元提取是从预处理后的数据中找出模式基元；句法分析则依据特定的规则（即语法）判断给定模式是否符合某一类别。分析部分涉及基元的选择和文法推断，基元选择旨在优化基元集合，文法推断则是为了构建描述模式的句法规则。 在上述硕士学位论文中，作者设计了一个基于BP神经网络的手写英文字母识别系统。BP神经网络是一种反向传播算法的多层感知器网络，它在模式识别任务中表现出色，尤其是处理非线性问题。论文中，作者首先使用MATLAB的imread.m函数读取手写英文字母图像，接着通过自定义的归一化算法调整图像尺寸，提取特征，然后利用BP神经网络进行训练和识别。论文展示了如何构建和训练网络，以及如何通过网络输出得到识别结果。 实验结果显示，基于BP神经网络的系统能高效识别与训练样本相似的字符，并具备一定的抗干扰和形变能力。这表明，此类系统在手写字符识别和其他相关领域具有广阔的应用前景。关键词包括图像处理、模式识别、特征提取、手写体字符识别和BP神经网络，强调了该研究的核心技术和应用场景。