基于BP神经网络的英文手写体字符识别技术进展与应用

光学字符识别技术的现状及展望——Cadence经典教程 随着计算机技术的飞速发展和互联网的普及，人们越来越依赖计算机获取和处理信息，尤其是文本信息。文字输入速度成为了制约效率的关键因素，传统的键盘输入、手写识别和语音输入都有其局限性。在这个背景下，光学字符识别(OCR)技术应运而生，这是一种让计算机自动、高效地识别纸面上的文字并转换为可编辑文本的技术，它在模式识别领域占据重要地位。 OCR技术的目的是提高文字输入速度，减少人力成本，尤其在大量文档处理、办公自动化、新闻出版和计算机翻译等领域中，有着显著的优势。它不仅能处理文字信息，包括各国语言（如汉字和英文），还能识别数据信息，如邮政编码和统计报表等。近年来，随着人们对智能化需求的增长，OCR技术与语音识别、行为识别一样，受到了广泛关注，众多大公司如IBM、摩托罗拉、惠普和微软等都在积极研发相关技术。 在本文中，以中北大学硕士研究生高靓的研究为例，她探讨了基于BP神经网络的手写英文字母识别。随着英语在全球的广泛使用，英文文档识别系统的需求日益增长。高靓设计的系统包括图像输入、预处理（如使用MATLAB的imread.m函数读取图像，并通过自定义归一化算法将28x28像素的图像缩小至10x14像素，便于特征提取）和特征识别三个步骤。系统利用逐像素特征提取法提取字母特征，并通过BP神经网络进行训练和测试，以实现对手写英文字母的高效识别。 该研究发现，基于BP神经网络的手写英文字母识别系统在识别与训练样本字体相同的字符方面表现出色，具有一定的抗干扰和形变能力，这对于扩展到其他字符识别领域具有潜在价值。关键词包括图像处理、模式识别、特征提取、手写字符识别以及BP神经网络。本文不仅提供了系统的详细设计过程、方案，还分享了部分源程序，展示了这一技术在实际应用中的可行性。 总结来说，光学字符识别技术是现代信息技术中不可或缺的一部分，尤其在数字化文档管理和处理中发挥着重要作用。未来，随着AI和深度学习技术的进步，OCR的准确性和效率将进一步提升，使得信息处理更加高效便捷。